Modelling dyads of emotions via sentiment analysis

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Luz Judith Rodríguez Esparza
Jesús Salazar Ibarra

Abstract

This article presents a new methodology to quantify the probability and magnitude of combinations of emotions -called dyads- through a sentiment analysis which provides prior probabilities of the basic emotions, needed to show the presence of dyads in profiles of people. We classify these features -probability and magnitude- of the dyads into six groups (max, highest, high, medium, low, lowest) in order to identify dyads that have more impact in what we call in this work: positive, negative, neutral, and combined profiles. Positive profiles present mainly Love, while negative profiles present Contempt and Regret. In general, the magnitude of the primary dyads is greater than their probability, not so with the secondary and tertiary dyads where their probability is greater than their magnitude.

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Artículos

Author Biographies

Luz Judith Rodríguez Esparza, Cátedra Conacyt-Universidad Autónoma de Aguascalientes

Luz Judith Rodríguez Esparza estudió la licenciatura en Matemáticas Aplicadas en la Universidad Autónoma de Aguascalientes (UAA) y una Maestría en Ciencias Matemáticas en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). En 2011 obtuvo el grado de PhD por la Universidad Técnica de Dinamarca. En esa misma institución, de 2010 al 2011 se desempeñó como Asistente de Investigación y como posdoctorante. Del 2011 al 2014 estuvo realizando dos posdoctorados en el IIMAS-UNAM. En 2014 obtiene una plaza de Profesor de Tiempo Completo en la Universidad Juárez del Estado de Durango, encargada de la Maestría en Estadística Aplicada de esa institución. De 2016-2019, obtiene una Cátedra CONACYT en la Universidad Autónoma Chapingo. Desde 2019 es Cátedra CONACYT en la UAA. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores nivel 1. Sus principales áreas de investigación son: Estadística, Probabilidad Aplicada y Procesos Estocásticos. Actualmente colabora en subdisciplinas como economía, sociología, ingeniería, salud pública y agronomía.

 

Jesús Salazar Ibarra, PhD Student Universidad Iberoamericana

Jesús Salazar Ibarra es socio fundador de Código 27 S. de R.L. de C.V con un área de trabajo en estadística aplicada y aprendizaje automático orientada a la toma de decisiones en el ámbito de la opinión pública. Tiene una maestría en Estadística Aplicada por la Universidad Juárez del Estado de Durango. Actualmente es estudiante de doctorado en Administración en la Universidad Iberoamericana, León, México.

How to Cite

Modelling dyads of emotions via sentiment analysis. (2022). Revista del Centro de Investigación de la Universidad La Salle, 15(58), 185-208. https://doi.org/10.26457/recein.v15i58.3088

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