Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10819/6741
Título : Necesidad de reconocimiento y síndrome de selfie: un análisis relacional basado en minería de datos
Otros títulos : Need for recognition and selfie syndrome: a relational analysis based on data mining
Autor: Gil, Víctor Daniel
Palabras clave : Necesidad de reconocimiento;Revisión sistemática de literatura;Síndrome de selfie;Data mining;Need for recognition;Social networks;Systematic literature review;Selfie syndrome
Fecha de publicación : 2017
Editorial : Editorial Bonaventuriana
Citación : Gil, V. D. (2017). Necesidad de reconocimiento y síndrome de selfie: un análisis relacional basado en minería de datos. Revista de Ingenierías USBmed, 8(1), 71–76. https://doi.org/10.21500/20275846.2835
Resumen : El uso excesivo de redes sociales en el mundo está despertando la necesidad de reconocimiento en hombres y mujeres. Estar conectado la mayor parte del día a redes sociales motiva la obsesión por los autorretratos o más conocidos como “Selfies”, dando origen al moderno “Síndrome de Selfie”. Este trabajo presenta un modelo de minería de datos elaborado con el programa RapidMiner para el análisis de sentimientos que permitió clasificar el efecto emocional (positivo / negativo) de los comentarios publicados en 250 “Selfies” de hombres y 250 “Selfies” de mujeres en la red social Facebook. Con el modelo se concluye que existe una fuerte correlación entre la necesidad de reconocimiento y “Sindrome de Selfie”, la cual varía en función del género. Según el modelo desarrollado es mayor en el femenino, rxy = 0.75, que en el masculino, rxy = 0.61, lo que permite afirmar que el grado de relación o de asociación entre las dos variables es buena para el género femenino a diferencia del masculino, lo que indica que las mujeres constantemente están bajo una presión social estética mucho mayor que los hombres.
Descripción : The excessive use of social networks in the world is waking the need for recognition in men and women. Be connected the greater part of the day to social networks motivates the obsession with the self-portraits or more known as "Selfies", giving rise to the modern "Selfie Syndrome". This paper presents a data mining model for the feelings analysis that allowed to classify the emotional impact (positive/negative) of the comments published in 250 "Selfies" of men and 250 "Selfies" of women in the social network Facebook. This paper concludes that there is a strong correlation between need for recognition and " Selfie Syndrome". According to the model developed is greater in the female gender, rxy = 0.75, that the male gender, rxy= 0.61, which allows to affirm that the degree of relationship or association between the two variables is good for the female gender unlike male, which indicates that the women are constantly under aesthetics social pressure much greater than men.
URI : http://hdl.handle.net/10819/6741
ISSN : 2027-5846
Aparece en las colecciones: Vol. 8, Núm. 1 (2017)

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