Procesador de comentarios laborales que detecta mobbing mediante análisis sentimental

Contenido principal del artículo

Victor Manuel Contreras Beltrán
Fernando Aguirre Y Hernández
Eduardo Roldán Reyes
Edna Romero Flores
Gabriela Cabrera Zepeda

Resumen

Una de las problemáticas que ha existido de manera permanente a nivel mundial entre las sociedades es el acoso laboral y el estrés que ocasiona, es por eso que países como México han creado normas para apoyar a los trabajadores como la NOM 035 para que los patrones tengan un referente sobre los factores de riesgo psicosocial en el trabajo: su identificación, análisis y prevención. Analizando la norma anteriormente mencionada, esta exige a los jefes aplicar un buzón para detectar quejas por prácticas opuestas al entorno organizacional favorable y no existe, es por ello que se realiza esta investigación mediante el procesamiento del análisis de sentimientos o minería de opiniones para detectar rastros de acoso laboral y percibir la negatividad o positividad de los comentarios.

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Detalles del artículo

Sección

XVI Congreso Internacional Multidisciplinario de Ciencia y Tecnología

Biografía del autor/a

Fernando Aguirre Y Hernández , Instituto Tecnologico de Orizaba

Docencia
Profesor de tiempo completo en la División de Estudios de Posgrado e Investigación en la Maestría en Ingeniería Administrativa y miembro de consejo de la misma, donde imparte las materias de fundamentos de Ingeniería Administrativa y Administración Estratégica. Profesor del área de Ingeniería Industrial en el nivel de Licenciatura, donde imparte habilidades gerenciales, administración de proyectos, entre otras.


Administración y Gerencia
En el ámbito administrativo ha sido gerente de producción del área de Pailería y Soldadura de la empresa 3M S.A. de C.V , jefe de los departamentos de estudios técnicos, jefe de la División de Estudios Profesionales, jefe de la División de Posgrado e Investigación, Jefe del Departamento de Planeación, Subdirector de Planeación, Director de la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la Universidad Veracruzana Campus Ciudad Mendoza, Director del Instituto Tecnológico de Cerro Azul, Veracruz.

Eduardo Roldán Reyes , Instituto Tecnologico de Orizaba

Cursó la licenciatura en Ingeniería Industrial y la Maestría en Ingeniería Administrativa en el Instituto Tecnológico de Orizaba y obtuvo su doctorado en Sistemas Industriales en el Instituto Nacional Politécnico de Tolosa, Francia. Ha participado en diversos proyectos en vinculación con la industria y de investigación científica. Realizó además una estancia técnica en la Facultad de Física e Inteligencia Artificial en la Universidad Veracruzana abordando temas de Minería de Datos y ha recibido numerosas formaciones en las áreas del aprendizaje estadístico por la Universidad de Stanford, la optimización heurística y la programación por restricciones por IBM, France y de la gestión de la innovación y la administración de la cadena de suministro por la Université Paul Sabatier, France. Ha sido autor de diferentes publicaciones en revistas internacionales y ha participado en congresos nacionales e internacionales. Sus principales líneas de investigación se ubican en el dominio de la inteligencia artificial, la minería de datos, la optimización y la gestión de la innovación con aplicaciones en las áreas del diseño de procesos químicos, el business intelligence y la minería de textos en las organizaciones. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel C. Actualmente, se desempeña como investigador en la Maestría en Ingeniería Administrativa y es miembro del Claustro Doctoral del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería del Instituto Tecnológico de Orizaba.

Edna Romero Flores , Instituto Tecnologico de Orizaba

Profesora investigadora del Instituto Tecnológico de Orizaba, tiene un doctorado y está asignada al área de la Maestría Administrativa, en líneas de investigación de desarrollo empresarial e innovación y administración del capital intelectual.

Gabriela Cabrera Zepeda, Instituto Tecnologico de Orizaba

Doctora y docente del Instituto Tecnológico de Orizaba. Directora de Planeación y Vinculación del Instituto Tecnológico de Orizaba.

Cómo citar

Procesador de comentarios laborales que detecta mobbing mediante análisis sentimental. (2022). Revista Vínculos ESPE, 7(1), 79-87. https://doi.org/10.24133/vinculosespe.v7i1.2570