Análisis de sentimiento de las llamadas del Call Center de la Universidad Javeriana de Cali mediante el uso de Ciencia de Datos
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Date
2025
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
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Abstract
El presente proyecto se enfocó en el análisis de sentimiento de las llamadas del Call Center de la Universidad Javeriana de Cali mediante técnicas de ciencia de datos. Su finalidad fue desarrollar una herramienta que permita analizar el sentimiento expresado en cada llamada y clasificar las interacciones según su contenido emocional, contribuyendo a mejorar la calidad del servicio y apoyar la toma de decisiones informadas. Para ello, se emplearon técnicas como GCP Speech-to-Text para la transcripción de audios, modelos de clasificación supervisada como SVM y RNN y clasificación no supervisada con NMF. Los resultados muestran un buen desempeño, destacando la utilidad del modelo SVM-TFIDF con métricas de F1 y AUC positivas. Está solución representa un avance significativo en la gestión de la información y atención al cliente en el entorno educativo.
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This project focused on sentiment analysis of call center interactions at Universidad Javeriana in Cali using data science techniques. Its goal was to develop a tool capable of analyzing the sentiment expressed in each call and classifying interactions based on their emotional content, contributing to improved service quality and supporting informed decision-making. To achieve this, techniques such as GCP Speech-to-Text were used for audio transcription, supervised classification models like SVM and RNN, and unsupervised classification with NMF. The results showed strong performance, highlighting the effectiveness of the SVM-TFIDF model with positive F1 and AUC metrics. This solution represents a significant advancement in information management and customer service within the educational environment.