Automatic identification of misogynistic sentiments on social networks
| Autor | MORALES-CASTRO, José Carmen, HERNÁNDEZ-RAYAS, Angelica, RUÍZ-PINALES, José and GUZMÁN-CABRERA, Rafael |
| Cargo | Universidad de Guanajuato |
| Páginas | 10-18 |
10
ArticleJournal of Social Researches
June 2023, Vol.9 No.23 10-18
Automatic identification of misogynistic sentiments on social networks
Identificación automática de sentimientos misóginos en redes sociales
MORALES-CASTRO, José Carmen†, HERNÁNDEZ-RAYAS, Angelica, RUÍZ-PINALES, José and
GUZMÁN-CABRERA, Rafael*
Universidad de Guanajuato, División de Ingenierías del campus Irapuato- Salamanca. México.
ID 1st Author: José Carmen, Morales-Castro/ CVU CONAHCYT ID: 1104964
ID 1stCo-author: Angelica, Hernandez-Rayas/ ORC ID:0000-0002-2844-2922, CVU CONAHCYT ID:507779
ID 2ndCo-author: José, Ruiz-Pinales/ ORC ID:0000-0003-2639-1487, CVU CONAHCYT ID:31357
ID 3rdCo-author:Rafael, Guzmán-Cabrera/ ORC ID:0000-0002-9320-7021, Researcher ID Thom son: L-1158-2013,
CVUCONAHCYT ID:88306
DOI: 10.35429/JSR.2023.23.9.10.18Received January 15, 2023; Accepted June 30, 2023
Abstract
The number of social media users is constantly growing.
Automatic sentiment analysis in unstructured text using
artificial intelligence is a tool that allows organizations to
identify areas for improvement based on users' opinions.
Natural language processing enables computational
treatment of these opinions through emotion analysis and
polarity identification in texts. This work fo cuses on the
automatic identification of misogyny in unstructured texts
using different classification scenarios and machine
learning methods, as well as the use of meta classifiers,
with the aim of identifying the pre-processing and
processing techniques that lead to the best performance in
this task. The results obtained show the effectiveness of
automatic sentiment analysis tools on Twitter and its
importance in better understanding complex social
phenomena.
Sentiment analysis, Misogyny, Machine learning
Resumen
El número de usuarios en redes sociales crece día a día. El
análisis automático de sentimientos en textos no
estructurados utilizando inteligencia artificial es una
herramienta ya que permite identificar ár eas de mejora en
organizaciones a partir de las opiniones de los usuarios. El
procesamiento del lenguaje natural permite el tratamiento
computacional de estas opiniones a través del análisis de
emociones y la identificación de polaridad en textos. Este
trabajo se enfoca en la identificación automática de
misoginia en textos no estru cturados utilizando diferentes
escenarios de clasificación y métodos de aprendizaje
automático, así como del uso de meta clasificadores, con
la finalidad de identificar las técnicas de preprocesamiento
y procesamiento que permiten obtener el mejo r
desempeño en esta tarea. Los resultados obtenidos
muestran la eficacia de las herramientas automáticas para
el análisis de sentimientos en Twitter y su importancia
para comprender mejor los fenómenos sociales complejos.
Análisis de sentimientos, Misoginia, Aprendizaje
automático
Citation: MORALES-CASTRO, José Carmen, HERNÁNDEZ-RAYAS, Angelica, RUÍZ-PINALES, José and GUZMÁN-
CABRERA, Rafael.Automatic identification of misogynistic sentimen ts on social networks. Journal of Social Researches.
2023. 9-23:10-18.
* Author's Correspondence (E-mail: jc.moralescastro@ugto.mx)
†
Researcher contributing as first author.
©ECORFAN Republic of Nicaragua www.ecorfan.org/republicofnicaragua
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