Modelo para analizar mensajes y detectar actitudes peligrosas a través de análisis de sentimientos con algoritmos de aprendizajes

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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Calloni, Juan, Paez, Sergio, Saldarini, Javier, Cuevas, Juan Carlos, Mulassano, Micaela, Bianciotti, Andrés, Scarello, Eduardo, Banchio, Leandro, Degiovanni, Federico, Scharff, Lucía
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2017
Materias:	Ciencias Informáticas Data mining modelo cloud computing machine learning
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61513
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	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. Uno de los problemas que trata de resolver este proyecto, es la seguridad, en específico, las actitudes sospechosas o violentas, como violencia de género o bullying. En definitiva, se trata de brindar un modelo que permita realizar análisis, extrayendo información de redes sociales de acceso público, para demostrar, con métodos de aprendizaje, tanto supervisados como no supervisados y con métodos de análisis de sentimientos y minería de opiniones, qué mensaje o grupo de mensajes se aproximan a ser peligrosos.
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Modelo para analizar mensajes y detectar actitudes peligrosas a través de análisis de sentimientos con algoritmos de aprendizajes

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