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dc.contributor.authorContreras Beltran, Victor manuel
dc.contributor.authorAguirre y Hernández, Fernando
dc.contributor.authorRoldan Reyes, Eduardo
dc.contributor.authorCabrera Zepeda, Gabriela
dc.date.accessioned2022-07-04T16:33:42Z
dc.date.available2022-07-04T16:33:42Z
dc.date.issued2021-04-18
dc.identifier.citationVictor Manuel Contreras Beltran, Fernando Aguirre y Hernandez, Eduardo Roldán Reyes, Gabriela Cabrera Zepeda (2021) "Procesador de comentarios laborales que detecta mobbing mediante análisis sentimental"VÍNCULOS-ESPE (2022) VOL.7, No.1: 79-87es
dc.identifier.issn2477-8877
dc.identifier.issn2631-2751
dc.identifier.urihttp://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/645
dc.descriptionDatos del Instituto Mexicano del Seguro Social, institución pública con mayor presencia en México sobre atención de salud y protección social, marca que las consecuencias destacadas cuando un trabajador está expuesto a estrés laboral son reducción de la productividad, trastornos de depresión y ansiedad, problemas de salud física y/o mental (enfermedades), etcéteraes
dc.description.abstractUna 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.es
dc.description.sponsorshipConacyt, TecNM. Tecnológico de Orizabaes
dc.subjectAnálisis de sentimientoses
dc.subjectmobbinges
dc.subjectminería de datoses
dc.subjectminería de opinioneses
dc.titleProcesador de comentarios laborales que detecta mobbing mediante análisis sentimentales
dc.typeArticlees


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