Resumen en español

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.