Examinando por Materia "Análisis de sentimientos"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Creación de un prototipo de mascota virtual móvil con capacidades de interacción y adaptación emocional
    (Universidad del Valle, 2025) Acosta Rengifo, Kevin Andres; Cifuentes Salcedo, Mónica Andrea; Triana Madrid, Joshua David
    La inteligencia artificial es clave para la atención emocional, especialmente en estudiantes universitarios que enfrentan altos niveles de estrés, ansiedad y depresión. Las mascotas virtuales actuales presentan limitaciones significativas en adaptación emocional, lo que afecta su adopción y efectividad. Este proyecto desarrolló un prototipo de mascota virtual móvil que utiliza inteligencia artificial para ofrecer soporte emocional adaptativo. Mediante la arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation) y el modelo Pysentimiento para análisis de emociones en español, el sistema genera respuestas personalizadas basadas en técnicas psicoeducativas validadas. La implementación incluye una interfaz intuitiva con mascota animada, semáforo emocional y visualización de patrones afectivos. Los resultados obtenidos demuestran que la aplicación cumple completamente con su objetivo de promover el bienestar emocional de los estudiantes de la Universidad del Valle, sede Tuluá, ofreciendo un soporte emocional funcional, efectivo y bien valorado por los usuarios finales.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de un prototipo de aplicación web para la implementación de un sistema de recomendación de ropa basado en el bienestar emocional del usuario mediante la integración de la economía conductual
    (Universidad del Valle, 2025) Llanos Mondragon, Diego Fernando; Ledesma Arboleda, Jordi Santiago; Roldan Piedrahita, William
    El diseño de aplicaciones web suele centrarse en aspectos técnicos, dejando de lado las emociones del usuario. Esta limitación es particularmente evidente en las plataformas de recomendación de ropa, donde la falta de empatía genera experiencias impersonales y desconectadas emocionalmente. Como resultado, se afecta la toma de decisiones, la fidelización y la satisfacción de los usuarios. Este trabajo de grado propuso el desarrollo de un prototipo de aplicación web que incorpora el análisis emocional del usuario y principios de la Economía Conductual para ofrecer recomendaciones de ropa más humanas, personalizadas y emocionalmente relevantes. El objetivo no fue solo facilitar la elección de una prenda, sino también atender el estado emocional de cada individuo y reconocer su influencia en la interacción con la tecnología. La propuesta se construyó desde un enfoque interdisciplinario, integrando psicología del usuario, interacción humano-computadora y bienestar digital. Se trabajó con conceptos como inteligencia emocional, modelado de estados afectivos y toma de decisiones influenciada por emociones. Los resultados del prototipo demostraron que incluir elementos emocionales mejora la experiencia digital, fomenta la personalización y permite construir plataformas más sensibles y alineadas con las necesidades reales del usuario. Este enfoque contribuye a una visión más humana de la tecnología y plantea nuevas posibilidades para el diseño digital en la moda y otros sectores.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Prototipo de sistema con recomendación en generación de contenido emocional para redes sociales
    (Universidad del Valle, 2025) Aguiar Domínguez, Yeferson; Triana Madrid, Joshua David
    Desarrollo de un sistema de recomendación enfocado en la generación de contenido emocional para redes sociales basada en recopilación de texto, El objetivo es crear un sistema que sea capaz de analizar y reconocer las emociones en los textos generados por los usuarios ya que se evidencia una falencia en saber que se puede recomendar específicamente a un usuario a través de su estado emocional. Los datos serán recolectados de manera textual de plataformas sociales, y textos cortos en donde con ayuda de un chatbot, posteriormente se generará contenido emocionalizado de acuerdo a los estados de ánimo detectados con el fin de mejorar la experiencia del usuario en las redes sociales. Los resultados de trabajos anteriores sugieren que el sistema a implementar puede llegar a identificar con precisión las emociones como Felicidad: Una sensación placentera de bienestar o logro. Tristeza: Una reacción emocional ante una pérdida significativa. Ira: Una respuesta ante una injusticia, amenaza o frustración. Miedo: Una respuesta ante un peligro real o percibido, que prepara para la huida o la lucha. Sorpresa: Una reacción ante algo inesperado, que se considera la emoción más corta. Asco: El rechazo ante estímulos nocivos o repulsivos. Desprecio: el desprecio suele referirse al acto de despreciar o a la falta de respeto general por algo. En textos cortos, lo que facilitará la personalización del contenido que se recomienda al usuario. Esta propuesta se alinea con estudios basados en la importancia del contenido emocional junto con la interacción en redes sociales y la influencia que este tiene en el comportamiento de los usuarios.