Análisis de sentimientos en videojuegos
Los videojuegos multijugador han existido desde la década de los setenta, pero no es hasta mediados de los noventa, con la evolución de las redes que permiten la comunicación desde cualquier parte del mundo, que adquieren la característica de jugarse en línea, dándole otra dimensión humana al jue...
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| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Guadalajara
2019-10-01
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| Series: | ReCIBE |
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| Online Access: | http://recibe.cucei.udg.mx/revista/es/vol8-no2/computacion04.pdf |
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| author | Daniel Iván Angeles Gómez Maricela Quintana López |
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| description | Los videojuegos multijugador han existido desde la década de los setenta, pero no
es hasta mediados de los noventa, con la evolución de las redes que permiten la
comunicación desde cualquier parte del mundo, que adquieren la característica de
jugarse en línea, dándole otra dimensión humana al juego ya que se requiere una
manera de comunicarse para formular estrategias o simplemente para platicar
mientras se juega. La comunicación se puede realizar vía voz o texto a través de
una interfaz, y a lo largo del juego se pueden tener conversaciones que van desde
las casuales, que tienen que ver con aspectos generales del juego, hasta las agresivas, que incluyen insultos a los demás jugadores. En este artículo se muestran
los resultados de aplicar el análisis de sentimientos a 75 conversaciones extraídas
de partidas de los videojuegos League of Legends, Overwatch y Heroes of the
Storm, 25 están en idioma español, y 50 en inglés; las conversaciones son de longitud variable, la más extensa contiene 440 palabras, mientras que la más pequeña
contiene solo 50 palabras. Utilizando Semantría para Excel, un API del software
Lexalytics, se creó un diccionario que pudiera ser utilizado para la clasificación de
las conversaciones. Las clases se definieron como positivas, negativas o neutrales.
Comparando el resultado con la clase dada por el experto, 47 de 75 conversaciones fueron clasificadas correctamente, dando un 62.6% de certeza a la clasificación, en búsqueda de aumentar la certeza de la clasificación se hizo uso de el
algoritmo C4.5, en el cual los resultados mostraron el entorno de los implicados en
las conversaciones, la certeza se considera podría mejorarse al incluir más conversaciones y un mejor balance en las clases. |
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| publisher | Universidad de Guadalajara |
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