Análisis emocional sobre contenido de salud mental en Instagram mediante modelos Bert

Abstract

Este trabajo se enfoca en el análisis de las respuestas emocionales en comentarios de publicaciones en redes sociales, centrándonos en Instagram, mediante técnicas de Inteligencia Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural. En los últimos años, el uso masivo de las redes sociales ha tenido un impacto significativo en la sociedad, fomentando una mayor interacción por parte de los usuarios. Este fenómeno, junto con la creciente exposición de los Influencers a temas relacionados con la salud mental, ha generado la necesidad de comprender las emociones que despiertan estas publicaciones. Por ello, dicho estudio se centra en optimizar modelos de clasificación tanto de polaridad (positiva, negativa o indeterminada/neutra) como de emociones (amor/admiración, gratitud, comprensión/identificación/empatía, tristeza/pena, enfado/desprecio/burla o indeterminado) para mejorar los resultados obtenidos en investigaciones anteriores y así poder analizar y estudiar el impacto en la sociedad con mayor precisión.

This work focuses on the analysis of emotional responses in comments on social media posts, focusing on Instagram, using Artificial Intelligence and Natural Language Processing techniques. In recent years, the massive use of social media has had a significant impact on society, encouraging greater user interaction. This phenomenon, together with the growing exposure of Influencers to mental health-related topics, has generated the need to understand the emotions aroused by these publications. Therefore, this study focuses on optimising classification models for both polarity (positive, negative or indeterminate/neutral) and emotions (love/admiration, gratitude, understanding/identification/empathy, sadness/pity, anger/disdain/ derision or indeterminate) to improve the results obtained in previous research and thus be able to analyse and study the impact on society with greater precision.