Determinar la incidencia de las redes sociales sobre las emociones de estudiantes de la Universidad de Córdoba
In this graduate work, an analysis of the incidence of social networks on the emotions of students at the University of Cordoba was carried out. For this purpose, a web application was used to identify the type of emotions and the perception of students in relation to topics exposed in Instagram pub...
- Autores:
-
Benítez Martínez, Milly Mileth
Macea Beltrán, Luis Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/7419
- Palabra clave:
- Emociones
Web scraping
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- openAccess
- License
- Copyright Universidad de Córdoba, 2023
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In this graduate work, an analysis of the incidence of social networks on the emotions of students at the University of Cordoba was carried out. For this purpose, a web application was used to identify the type of emotions and the perception of students in relation to topics exposed in Instagram publications. Web Scraping and Natural Language Processing Analysis tools were used to examine the comments made by students on a selection of publications. These publications address various topics classified by category, with the aim of obtaining the emotional perception of students in front of different topics. The RUP (Rational Unified Process) methodology was applied, which made it possible to establish a solid architectural base and reduce the impact of subsequent changes in the system. The system was developed using different technologies in each section of the project. The Angular, Express and Flask frameworks were used, the first one for Frontend, the next two for backend. A total of 30 samples were studied, in which it was found that publications related to human expression and skills development generate positive emotions and polarities, contrary to publications about news dissemination and educational opportunities. On the other hand, positive correlations were identified, one between positive polarity and the emotion of joy and another between negative polarity and emotions such as anger, sadness and neutral. |
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Salas Álvarez, Daniel Joséb9721726-d809-45a7-8ef1-7504148ff900-1Benítez Martínez, Milly Mileth029772b8-a040-4bc7-9300-82f56059ea8a-1Macea Beltrán, Luis Andrésbeeb8f72-7032-4c8a-809d-8314ae0d3bcf-12023-07-12T21:14:57Z2023-07-12T21:14:57Z2023-07-10https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/7419In this graduate work, an analysis of the incidence of social networks on the emotions of students at the University of Cordoba was carried out. For this purpose, a web application was used to identify the type of emotions and the perception of students in relation to topics exposed in Instagram publications. Web Scraping and Natural Language Processing Analysis tools were used to examine the comments made by students on a selection of publications. These publications address various topics classified by category, with the aim of obtaining the emotional perception of students in front of different topics. The RUP (Rational Unified Process) methodology was applied, which made it possible to establish a solid architectural base and reduce the impact of subsequent changes in the system. The system was developed using different technologies in each section of the project. The Angular, Express and Flask frameworks were used, the first one for Frontend, the next two for backend. A total of 30 samples were studied, in which it was found that publications related to human expression and skills development generate positive emotions and polarities, contrary to publications about news dissemination and educational opportunities. On the other hand, positive correlations were identified, one between positive polarity and the emotion of joy and another between negative polarity and emotions such as anger, sadness and neutral.1. INTRODUCCIÓN .......................................................................................................... 11.1. Planteamiento del problema ..................................................................................... 21.2. Descripción del problema ........................................................................................ 31.3. Árbol del problema .................................................................................................. 42. OBJETIVOS ................................................................................................................... 52.1. OBJETIVO GENERAL ........................................................................................... 52.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS................................................................................... 53. ESTADO DEL ARTE .................................................................................................... 63.1. MARCO CONCEPTUAL ..................................................................................... 133.1.1. Análisis de emociones en python ................................................................... 133.1.1.1. Python...................................................................................................... 133.1.1.2. BETO: Spanish BERT ............................................................................ 133.1.1.3. Pysentimiento .......................................................................................... 133.1.2. Red Social ....................................................................................................... 133.1.2.1. Red Social Horizontal ............................................................................. 133.1.2.2. Red Social Vertical.................................................................................. 133.1.3. WEB SCRAPER............................................................................................. 143.1.3.1. Apify........................................................................................................ 143.1.4. Emociones ...................................................................................................... 143.1.4.1. Emociones Positivas ................................................................................ 143.1.4.2. Emociones Negativas .............................................................................. 143.1.4.3. Emociones Neutras .................................................................................. 144. MATERIALES Y MÉTODOS ..................................................................................... 154.1. FASES Y ETAPAS DE LA INVESTIGACIÓN ................................................... 154.1.1. Etapa I Recolección de la información ........................................................... 154.1.2. Etapa II Análisis de la información ................................................................ 154.1.3. Etapa III Desarrollo de software ..................................................................... 154.1.4. Etapa IV Análisis de resultados ...................................................................... 155. RESULTADOS Y DISCUSIONES ............................................................................. 165.1. DISEÑO DEL SISTEMA ...................................................................................... 165.1.1. Especificación de requisitos ........................................................................... 165.1.1.1. Desarrollo de casos de usos ..................................................................... 165.1.1.2. Análisis de requerimientos funcionales................................................... 205.1.1.3. Análisis de requerimientos no funcionales.............................................. 215.1.2. Diagramas de secuencias ................................................................................ 225.1.2.1. Diagrama de secuencias General............................................................. 225.1.2.2. Diagrama de secuencia Usuario / Red Social.......................................... 235.1.2.3. Diagrama de secuencia Login / Sistema ................................................. 245.1.2.4. Diagrama de secuencia Generar estadísticas ........................................... 255.1.3. Diagrama de actividades ................................................................................. 265.1.3.1. Diagrama de actividades General ............................................................ 265.1.3.2. Diagrama de actividades Usuario / Red Social ....................................... 275.1.3.3. Diagrama de actividades Generar estadísticas ........................................ 285.1.4. Diagrama de clases ......................................................................................... 295.1.4.1. Diagrama de clases Frontend .................................................................. 295.1.4.2. Diagrama de clases Backend – Node JS ................................................. 305.1.4.3. Diagrama de clases Backend - Python .................................................... 315.1.5. Diagrama entidad - relación ........................................................................... 325.1.6. Diagrama de colecciones en MongoDB ......................................................... 335.1.7. Diagrama relacional ........................................................................................ 345.1.8. Diccionario de datos ....................................................................................... 355.1.8.1. Entidad Usuario ....................................................................................... 355.1.8.2. Entidad Publicación................................................................................. 365.1.8.3. Entidad Estadística .................................................................................. 375.1.8.4. Entidad Actividad .................................................................................... 385.2. Visión general del sistema ..................................................................................... 395.2.1. Esquema general del sistema .......................................................................... 395.2.2. Usuarios registrados ....................................................................................... 405.2.3. Análisis de publicaciones ............................................................................... 415.3. Análisis de emociones y polaridades obtenidas ..................................................... 495.4. Pruebas de software ............................................................................................... 645.4.1. Plan de pruebas ............................................................................................... 645.4.2. Desarrollo de las pruebas ................................................................................ 665.4.2.1. Pruebas en el Frontend ............................................................................ 665.4.2.2. Pruebas de Caja Blanca ........................................................................... 715.5. DISCUSIONES...................................................................................................... 816. CONCLUSIONES Y FUTUROS TRABAJOS ........................................................... 826.1. CONCLUSIONES ................................................................................................. 826.2. FUTUROS TRABAJOS ........................................................................................ 827. RECOMENDACIONES .............................................................................................. 838. BIBLIOGRAFÍA .......................................................................................................... 849. ANEXOS ...................................................................................................................... 90publicaciones de Instagram. Se emplearon herramientas de Web Scraping y Análisis del Procesamiento del Lenguaje Natural para examinar los comentarios realizados por los estudiantes en una selección de publicaciones. Estas publicaciones abordan diversas temáticas clasificadas por categoría, con el objetivo de obtener la percepción emocional de los estudiantes frente a diferentes temas. Se aplicó la metodología RUP (Rational Unified Process), la cual permitió establecer una base arquitectónica sólida y reducir el impacto de cambios posteriores en el sistema. El sistema se desarrolló utilizando diferentes tecnologías en cada apartado del proyecto. Se usaron los frameworks Angular, Express y Flask el primero para Frontend, los dos siguientes para backend. Se estudiaron un total de 30 muestras, en las cuales se halló que las publicaciones relacionadas con la expresión humana y el desarrollo de habilidades generan emociones y polaridades positivas, contrario a publicaciones sobre difusión de noticias y oportunidades de educación. Por otro lado, se identificaron correlaciones positivas, una entre la polaridad positiva y la emoción de alegría y otra entre la polaridad negativa y emociones como enojo, tristeza y neutras.PregradoIngeniero(a) de SistemasTrabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2023https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Determinar la incidencia de las redes sociales sobre las emociones de estudiantes de la Universidad de CórdobaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32EmocionesWeb scrapingAnálisis del procesamiento del lenguaje natural (PLN)Red socialEmotionsWeb scrapingNatural language processing analysisSocial networkFacultad de IngenieríaMontería, Córdoba, ColombiaIngeniería de SistemasFernández Sánchez, Néstor. 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2023open.accesshttp://172.16.14.198Repositorio Universidad de 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