Aplicación de técnicas de minería de datos y aprendizaje supervisado para el análisis de sentimientos en entrevistas sobre tormentas e inundaciones

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dc.contributor.advisorOrtíz Navarrete, Miguel Dimitri
dc.contributor.authorAcuña Ochoa, José David
dc.contributor.authorCuray Maurizaca, Jair Alejandro
dc.date.accessioned2026-04-24T19:52:45Z
dc.date.available2026-04-24T19:52:45Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEl presente proyecto de titulación tiene como objetivo analizar el impacto emocional de desastres naturales a partir de una metodología CRISP-DM, para lo cual se prestó atención a los archivos de audio que recogen las entrevistas en francés que las personas afectadas por tormentas e inundaciones en Francia vivieron. El trabajo correspondiente a la metodología CRISP-DM se desarrolló con una fase de preparación de datos exhaustiva y cuidada. Utilizamos el programa Audacity para realizar limpieza acústica de los archivos y Pydub para segmentar por silencios, y el modelo large-v3 de Faster Whisper para realizar la transcripción automática. El núcleo del trabajo técnico se enfoca en un sistema híbrido de detección de emociones, basando su diseño en modelos de aprendizaje profundo (Transformers) y un diccionario manual de más de 150 términos en el idioma de la lengua francesa, con el que se clasifican los testimonios aportados por los individuos a través de un espectro de 15 emociones. Los algoritmos de aprendizaje automático cuentan con una matriz de características de 130 dimensiones que combina vectorización semántica (TF-IDF), score de intensidad emocional y frecuencias léxicas, lo que permitió transformar un conjunto de narrativas cualitativas con ambigüedad a datos estructurados a fin de cuantificar la subjetividad de las víctimas. El estudio concluye que la utilización de técnicas de minería de datos permite automatizar el análisis de impacto social en contextos de crisis de forma objetiva y escalable.
dc.id.advisor1707998801
dc.id.author1725789711
dc.id.author1754898078
dc.identifier.other15757
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/48697
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectMinería de datos
dc.subjectAnálisis de sentimientos
dc.subjectDesastres naturales - Aspectos sociales
dc.subjectProcesamiento del lenguaje natural (Informática) - Innovaciones tecnológicas
dc.subjectAprendizaje supervisado (Aprendizaje automático)
dc.titleAplicación de técnicas de minería de datos y aprendizaje supervisado para el análisis de sentimientos en entrevistas sobre tormentas e inundaciones
dc.typeThesis
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Trabajo de Titulación - Grado / Acuña Ochoa José David, Curay Maurizaca Jair Alejandro
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Tesis – Ingeniería en Sistemas de Información (Sin Restricción)