Detección de patrones en conversaciones de WhatsApp mediante técnicas de Procesamiento del Lenguage Natural

Este trabajo desarrolla y experimenta un sistema de análisis de conversaciones de WhatsApp. El sistema es capaz de leer conversaciones, interpretarlas, analizarlas y reproducir los resultados del análisis gráficamente con el objetivo de facilitar al usuario la detección de patrones en la conversación. Para ello se emplean técnicas de minería de textos que permiten la explotación de la información y, de esta manera, medir automáticamente aspectos que sólo podrían medirse manualmente pero que sería inviable por el gran volumen de datos con el que se trabaja. Las métricas implicadas en el análisis miden la tasa de participación de los integrantes de la conversación, el flujo de mensajes entre usuarios y la cantidad de palabras, así como la longitud de los mensajes o el sentimiento que estos transmiten. Al representar gráficamente estas métricas el usuario es capaz de detectar patrones de conducta individuales y grupales que, de no ser por el análisis, no sería capaz de detectar. Algunos ejemplos de patrones que podrían detectarse son, la velocidad de cambio de temática en la conversación, la afinidad entre los integrantes del grupo, fluctuaciones de actividad distribuidas temporalmente y figuras de liderazgo, entre muchos otros. Para probar la efectividad del sistema se realiza una experimentación con un grupo de WhastApp real donde aparecen varias personas manteniendo diferentes conversaciones durante un largo periodo de tiempo. Se analiza la conversación y se comenta cada resultado justificando cada patrón detectado