Esta investigación abordó el problema de los comentarios dirigidos hacia la Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Ambato (PUCESA) en la red social Facebook, donde no existían herramientas automáticas que permitieran identificar este tipo de contenido. Ante esta situación se planteó como objetivo general la construcción de un aplicativo sobre algoritmos de clasificación en red social, que facilitara la detección de textos agresivos al priorizar los casos más urgentes mediante alertas.
El proyecto se desarrolló utilizando técnicas de minería de texto con el lenguaje de programación R aplicando librerías especializadas como tm, tidytext y syuzhet.Se procesaron comentarios extraídos de Facebook mediante técnicas como tokenización, eliminación de palabras vacías y transformación de texto. Posteriormente se implementaron algoritmos de clasificación como Naive Bayes y SVM para identificar el nivel de agresividad presente, los resultados se integraron en un entorno visual desarrollado con Shiny que incluyó gráfico de barras, nubes de palabras, análisis de emociones y listados de términos ofensivos más frecuentes.
El aplicativo no solo permitió identificar patrones de lenguaje agresivo, sino que también constituyó una herramienta útil para monitorear el clima emocional de la comunidad universitaria. Su uso permitió a la universidad contar con una base de análisis objetivo para anticipar posibles crisis de comunicación y tomar decisiones informadas. La validación técnica se llevó a cabo con el personal del área de marketing de la PUCESA, quienes calificaron el aplicativo obteniendo un 99.56% de calidad.
