Detección de Ansiedad en Redes Sociales

Abstract

En la última década, la aparición y crecimiento de las redes sociales ha transformado significativamente la comunicación y sociabilización. A través de estas plataformas, millones de personas comparten emociones, experiencias y opiniones en tiempo real. Esta abundancia de información ha sido aprovechada para diversos fines, como estudios de mercado e investigación. Este proyecto se centra en realizar un estudio exhaustivo de los sentimientos expresados en redes sociales, buscando identificar posibles signos de ansiedad en los usuarios. Para ello, se desarrollará una aplicación en Python con una interfaz web, que utilizará un sistema de reconocimiento automático para detectar ansiedad en mensajes de Telegram. Este trabajo se enmarca en el procesamiento del lenguaje natural y la analítica de datos, analizando los mensajes según criterios preestablecidos y clasificando a los usuarios respecto a la presencia de ansiedad.

In the last decade, the emergence and growth of social media has significantly transformed communication and socialisation. Through these platforms, millions of people share emotions, experiences and opinions in real time. This abundance of information has been harnessed for a variety of purposes, including market research and investigation. This project focuses on carrying out an exhaustive study of the feelings expressed on social networks, seeking to identify possible signs of anxiety in users. To this end, a Python application with a web interface will be developed, which will use an automatic recognition system to detect anxiety in Telegram messages. This work is framed within the framework of natural language processing and data analytics, analysing messages according to pre-established criteria and classifying users with respect to the presence of anxiety.