Modelo de análisis de sentimientos con algoritmos de aprendizajes para detectar actitudes peligrosas o violentas de los usuarios en redes sociales

Es de amplio conocimiento la utilización masiva de las distintas redes sociales. Éstas han cambiado los hábitos y características de la comunicación, tal como la facilidad de intercambio de información, la existencia de receptores globales y la accesibilidad de éstas tecnologías a todos los sectores...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Calloni, Juan Carlos, Degiovanni, Federico, Paez, Sergio, Scarello, Eduardo, Scharff, Lucia, Bianciotti, Andrés, Banchio, Leandro, Mulassano, Micaela, Francia, Federico, Saldarini, Javier, Cuevas, Juan Carlos
Otros Autores: Congreso Nacional de Ingeniería en Informática / Sistemas de información (4° : 2016 nov. 17-18 : Salta)
Formato: Documento de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta) 2016
Materias:
Acceso en línea:https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61624
Aporte de:
Descripción
Sumario:Es de amplio conocimiento la utilización masiva de las distintas redes sociales. Éstas han cambiado los hábitos y características de la comunicación, tal como la facilidad de intercambio de información, la existencia de receptores globales y la accesibilidad de éstas tecnologías a todos los sectores sociales. Las actitudes violentas y peligrosas en redes sociales constituyen un campo de estudio objeto de varias disciplinas. Detectar este tipo de actitudes de manera temprana colaboran a la prevención de los efectos que éstas podrían causar. Este proyecto plantea un modelo conceptual para una herramienta de detección de mensajes de actitudes violentas y peligrosas en redes sociales, mediante algoritmos de inteligencia de artificial, extrayendo información estática para demostrar, con métodos de aprendizaje de análisis de sentimientos y minería de opiniones, qué mensaje se aproximan a ser peligrosos.