Análisis de sentimiento aplicado a la detección de ciberacoso en YouTube como red social

En un mundo en el que las personas están constantemente en comunicación sin importar las barreras de distancia o idioma gracias al internet, las redes sociales han significado una gran oportunidad para transformar la interacción humana posibilitando la creación de comunidades en línea donde se puede...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Llampa, Álvaro F., Farfán, José, Rodríguez, Mariela E.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2020
Materias:	Ciencias Informáticas Cyberbullying Text mining Sentiment analysis Support vector machines
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/114887 http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/agranda/AGRANDA-08.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En un mundo en el que las personas están constantemente en comunicación sin importar las barreras de distancia o idioma gracias al internet, las redes sociales han significado una gran oportunidad para transformar la interacción humana posibilitando la creación de comunidades en línea donde se puede compartir conocimiento o simplemente generar contenido para entretenimiento. YouTube es un atractivo para las personas, más aún los jóvenes, por el sueño de poder generar ingresos monetarios al realizar videos que atraigan visitas. Sin embargo, esta situación también da lugar a personas con malas intenciones. El ciberacoso es una preocupación constante debido a los efectos negativos que pueden causar en los afectados como depresión, baja autoestima, dificultad para relacionarse, etc. Afortunadamente existen herramientas con las que se puede colaborar a su detección para poder tomar acción. El trabajo realizado en el campo del pro-cesamiento del lenguaje natural es amplio en el idioma inglés y no tanto en español, por esto, se busca que con el análisis de sentimientos junto a un algoritmo de machine learning trabajar en un proceso para obtener un modelo automático que dé resultados efectivos en español. Se diseñarán etapas de tratamiento de texto ajustadas al contexto, se seleccionará y entrenará el modelo de aprendizaje supervisado Support Vector Machine y que el resultado final pueda proveer datos valiosos para el análisis de cualquier video de la plataforma YouTube.
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