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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dc.contributor.advisorÁlvarez Vargas, Gloria Inés
dc.contributor.advisorLinares Ospina, Diego Luis
dc.contributor.authorSemma Álvarez, Luis Miguel
dc.contributor.authorQuiza Vargas, Iván Felipe
dc.contributor.authorAgreda Villota, Nelson Andrés
dc.date.accessioned2025-11-07T14:10:52Z
dc.date.available2025-11-07T14:10:52Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl 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.spa
dc.description.abstractThis 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.eng
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent60 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5061
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectAnálisis de sentimientospa
dc.subjectLlamadas call centerspa
dc.subjectModelo de clasificaciónspa
dc.subjectModelo no supervisadospa
dc.subjectTópicosspa
dc.subjectSentiment analysiseng
dc.subjectCall centereng
dc.subjectClassification modeleng
dc.subjectUnsupervised modeleng
dc.subjectTopicseng
dc.titleAnálisis de sentimiento de las llamadas del Call Center de la Universidad Javeriana de Cali mediante el uso de Ciencia de Datosspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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