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.

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.noStats##

Detalles del artículo

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
Sección
XVI Congreso Internacional Multidisciplinario de Ciencia y Tecnología
Biografía del autor/a

Fernando Aguirre Y Hernández , Instituto Tecnológico 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 Tecnológico 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 Tecnológico 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 Tecnológico 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

Referencias

Aggarwal, C. C. and Zhai, C. (2012). A survey of text clustering algorithms. In Mining text data, pages 77–128. Springer.

CNDH. (Agosto de 2017). appweb.cndh.org.mx. Obtenido de Acoso Laboral Mobbing: http://appweb.cndh.org.mx/biblioteca/archivos/pdfs/Acoso-LaboralMobbing.pdf

Diario Oficial de la Federación. (2019). Ley Federal del Trabajo. Obtenido de http://www.diputados.gob.mx/LeyesBiblio/pdf/125_020719.pdf

Gil-Monte, Pedro. (2016). Violencia en el trabajo y sus modalidades: análisis del fenómeno en Europa, España y Latinoamérica. Informe científico-técnico. Valencia: Universidad Internacional de Valencia (VIU). Disponible en: http://www.viu.es/investigacion/informes/psicologia/violencia-trabajo-modalidades-analisis-del-fenomeno-europa-espana-latinoamerica___-002/. 10.13140/RG.2.2.30172.59522.

Google Trends. (2019). Google Trends. Obtenido de Data mining: https://trends.google.com.mx/trends/?geo=MX

Instituto Mexicano del Seguro Social. (7 de Febrero de 2020). Estrés Laboral. Obtenido de El 75% de los mexicanos padece fatiga: http://www.imss.gob.mx/salud-enlinea/estres-laboral

Netquest. (Enero de 2021). Netquest. Obtenido de Netquest: https://www.netquest.com/es/gracias-calculadora-muestra

Organización Internacional del Trabajo. (14 de junio de 2006). Organización Internacional del Trabajo. Obtenido de Organización Internacional del Trabajo.org: https://www.ilo.org/global/about-theilo/newsroom/news/WCMS_070534/lang--es/index.htm

Piñuel, I. (2003). Mobbing: cómo sobrevivir al acoso psicológico en el trabajo. Madrid: Punto de Lectura.

Rathi, S. S. (2016). Opinion Mining Classification Based on Extension of Opinion Mining Phrases. Obtenido de Opinion Mining Classification Based on Extension of Opinion Mining Phrases: https://doi.org/10.1007/978-981-13-1498- 8_38 Secretaría del Trabajo y Previsión Social. (6 de marzo de 2020).

Secretaría del Trabajo y Previsión Social. Obtenido de Presenta STPS Protocolo Para Prevenir, Atender y Erradicar la Violencia Laboral: https://www.gob.mx/stps/prensa/presenta-stpsprotocolo-para-prevenir-atender-y-erradicar-la-violencia-laboral236961?idiom=es

Sharaff, A. &. (2019). Identificación de términos categóricos basados en la asignación de Dirichlet latente para la categorización de correo electrónico. Obtenido de Identificación de términos categóricos basados en la asignación de Dirichlet latente para la categorización de correo electrónico.: https://doi.org/10.1007/978- 981-13-1498-8_38

Torre, M. d. (2017). Universidad de granada. Obtenido de http://hdl.handle.net/10481/46975

Vásquez Rojas, C. R. (2018). Integration of a text mining approach in the strategic planning process of small and medium-sized enterprises. Industrial Management & Data Systems. En C. R. Vásquez Rojas, Vásquez Rojas, C., Roldán Reyes, E., Aguirre y Hernández, F., & Cortés Robles, G. (págs. 118(4), 745–764).

Workplace Bullying Institute. (2017). Workplace Bullying Institute (2017). U.S. Workplace Bullying Survey. Obtenido de Workplace Bullying Institute (2017). U.S. Workplace Bullying Survey.: https://workplacebullying.org/multi/pdf/2017/2017-WBI-US-Survey.pdf

Artículos similares

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.

Artículos más leídos del mismo autor/a

<< < 6 7 8 9 10 11 12 13 14 > >>