Aplicación web para análisis de afectos en textos en español para detección de cyberbulliyng en redes sociales

Abstract

Este trabajo se enfoca en realizar análisis de subjetividad en textos en español de redes sociales para detección automática de cyberbullying mediante una aplicación web diseñada para este propósito. El análisis se efectúa mediante el corpus ingresado al sitio web, en donde los datos son enviados al servidor para aplicar un pre-procesamiento de los datos haciendo una limpieza del corpus. Luego se identifican las palabras que contienen las frases de la conversación y se incluyen en alguna categoría de afecto, donde se volverán a procesar con otro lexicón de malas palabras, lo que nos da una indicación si existe o no egresión. Como resultado se obtiene el porcentaje de cyberbullying contenido en la conversación, al posible agresor y a la posible victima. El modelo toma como referencia 6 afectos básicos de nidos por Paul Ekman, que son: Alegría, Asco, Enojo, Miedo, Sorpresa y Tristeza, además de un lexicón con bad words (malas palabras) más utilizadas en insultos y cyberbullyig.