Autores de la investigación: Lisa Branz, Ligia Pastran Reina, Julian Richter, Bastian Waizmann, Patricia Brockmann.

Publicado en: 41st ACM/IEEE International Conference on Software Engineering.

Enlace de consulta: https://conf.researchr.org/home/icse-2019

Palabras clave: Género, Ingeniería de software, Análisis de sentimientos, Aprendizaje automático, Big Data, Minería de datos, Minería de opinión.

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En la actualidad, una de las fuentes más usadas para la recolección de información sobre los comportamientos humanos es la forma en que expresan sus sentimientos a partir de la escritura de los textos. De ahí que diversas investigaciones tomen como referencia el análisis de texto, práctica que tiene como fin entender el sentimiento empleado en la estructuración de este.

Para evaluar estos sentimientos existen técnicas basadas en minería de datos, tema que ha tomado fuerza debido al aumento del uso de las redes sociales y la mejora de las herramientas tecnológicas. En este contexto, y teniendo en cuenta que la naturaleza de esta información es desestructurada y ruidosa, se hace necesario la utilización y desarrollo de algoritmos especializados para su tratamiento. Esto debe estar basado en procesamiento de lenguaje natural, lo cual tiene como propósito evaluar la intención de los comentarios.

De acuerdo con lo anterior, en el evento ëIEEE International Conference on Software Engineeringí se presentó el artículo de investigación ìSentiment Analysis of Male and Female Developer Comments: Exploring Gender Influence on Emotional Expressions in Software Engineering Projectsî, el cual da a conocer las posibilidades que existen para evaluar las dinámicas de interacción en un grupo de trabajo, a través de la evaluación de los diferentes comportamientos entre hombres y mujeres a lo largo de la semana y el contenido emocional publicado a través de comentarios.

Asimismo, mediante un análisis estadístico se determinó la correlación entre el día de la semana y el sentimiento.

Por otro lado, se conoce que el análisis de sentimientos, hasta la fecha, no tiene una precisión de un 100% lo cual hace que sea un tema de interés para continuar trabajando para mejorar su eficiencia.

Actualmente, el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) tiene como propósito el uso de fuentes no tradicionales de información, como las redes sociales, para conocer la percepción de los ciudadanos frente a la entidad. Por esto, ha trabajado en el desarrollo de algoritmos basados en minería de datos y procesamiento de lenguaje natural de alta precisión para el tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos con el fin de dar un valor agregado a las estadísticas nacionales, un ejemplo del uso y la utilidad de este tipo de investigaciones.

Conozca más sobre el análisis de sentimientos y los hallazgos de esta investigación en: https://conf.researchr.org/home/icse-2019