| dc.contributor.advisor | Quintero López, Jorge Luis | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_medellín | |
| dc.creator | Lozano González, John Edison | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-24T14:48:37Z | |
| dc.date.available | 2025-02-24T14:48:37Z | |
| dc.date.created | 2025-02-20 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67163 | |
| dc.description.abstract | El análisis de sentimiento en la detección de comportamiento inadecuado en las interacciones de chat es un campo en crecimiento con diversas aplicaciones en la comprensión del comportamiento humano en entornos virtuales, y la importancia de este enfoque radica en la necesidad de herramientas automatizadas capaces de predecir la polaridad del sentimiento expresado en texto en tiempo real, siendo útil para detectar toxicidad y amenazas potenciales para la experiencia de juego. La revisión bibliográfica se enfocará en explorar las últimas metodologías y técnicas empleadas en este análisis aplicado a interacciones de chat en videojuegos en línea y streaming. Se examinarán diversas estrategias de procesamiento de texto y modelos de aprendizaje automático para identificar desafíos y limitaciones en la implementación de sistemas de análisis de sentimientos en entornos de chat en línea, así como posibles áreas de investigación futura para abordar estos desafíos. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Revisión sistemática sobre el análisis de sentimientos en interacciones por chat en videojuegos | |
| dc.type | Monografía | |
| dc.subject.keywords | Análisis de sentimiento | |
| dc.subject.keywords | Videojuegos | |
| dc.subject.keywords | Toxicidad | |
| dc.subject.keywords | Red social | |
| dc.description.abstractenglish | Sentiment analysis in detecting inappropriate behavior in chat interactions is a growing field with various applications for understanding human behavior in virtual environments. The importance of this approach lies in the need for automated tools capable of predicting the sentiment polarity expressed in text in real-time, which is useful for detecting toxicity and potential threats to the gaming experience. This literature review will focus on exploring the latest methodologies and techniques used in this analysis, applied to chat interactions in online video games and streaming platforms. Various text processing strategies and machine learning models will be examined to identify challenges and limitations in the implementation of sentiment analysis systems in online chat environments, as well as potential future research areas to address these challenges. | |
| dc.subject.category | Ciencia de Datos | |