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ISSN IMPRESO: 2665-1696 - ISSN ONLINE: 2665-3508

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La información del significado afectivo de las palabras es usado por investigadores alrededor del mundo para trabajar sobre las emociones y estados de ánimo, reconocimiento de palabras y análisis de sentimiento basado en texto.

En este artículo haremos referencia al estudio publicado por Amy Beth Warrener, Victor Kuperman y Marc Brysbaert de las universidades de McMaster y Ghent de Canadá y Bélgica respectivamente sobre 13mil palabras en Español e Inglés y su significado afectivo.

Los tres componentes de las emociones han sido tradicionalmente la valencia, la excitación y la dominancia

El rating emocional de las palabras está en alta demanda porque está siendo utilizado en muchas líneas de investigación. Hoy nos enfocaremos en el descubrimiento del fraude y en cómo la clasificación de afectividad de las palabras puede ayudarnos en nuestra tarea.

RATING DE LAS PALABRAS SEGÚN LAS EMOCIONES

En este link podrá descargar el rating que se le dio a más de 13mil palabras en inglés y español de acuerdo a su valencia, excitación y dominancia.

METODOLOGÍA E INTERPRETACIÓN

Las palabras incluidas fueron recopiladas de tres fuentes principales, Bradley and Lang's (1999) Affective Norms for English Words (ANEW), Van Overschelde, Dawson, Dunlosky (2004) Category Norms y el corpus SUBTLEX-US (Brysbaert & New 2009).

1827 participantes para el rating de las palabras fueron reclutados via Amazon Mechanical Turk's, un sitio web de crowdsourcing y pertenecen a ciudadanos estadounidenses. Se obtuvieron de ellos aproximadamente 1.085.998 ratings. De ellos aproximadamente un 60% eran mujeres entre los 16 y 87 años y la muestra total tenía distintos niveles educativos, desde la escuela primaria hasta doctorado.

Cada palabra tiene una calificación en tres dimensiones (V para valencia, A para excitación y D para dominancia). Para cada una de ellas se reporta su significado (Mean.Sum), la desviación estándar (SD.Sum) y el numero de ratings (Rat.Sum). También se reportan estos valores en diferentes grupos (M para masculino, F para femenino, O para adulto, Y para joven, H para alto nivel educativo y L para bajo nivel educativo).

PALABRAS MUY NEGATIVAS O MUY POSITIVAS

Las palabras que son muy positivas o muy negativas generan más excitación que las palabras neutrales. Esto puede ser corroborado por la correlación entre la valencia y la excitación para palabras positivas (Rating de Valencia > 6) y una correlación negativa entre valencia y excitación (Rating de Valencia < 4).

 

CÓMO SE APLICA PARA EL FRAUDE

Como explicamos en el artículo del Triángulo del Fraude, mediante un análisis de sentimientos podemos aproximarnos a la hipótesis del fraude que estamos investigando. El uso de ésta lista de 13mil palabras y el entendimiento de su significado emocional puede ser determinante para la solución de nuestra investigación.

Si nos basamos en las palabras demasiado negativas y hacemos un barrido por el contenido de documentos, correos, chats y otra información disponible para la investigación, podremos encontrar proactivamente personas tóxicas, que estarían al borde de cometer fraude por emociones como odio, rencor y envidia contra la organización.

Referencias

Warriner Affective Ratings, (Victor Kuperman, 2015),  

 

 Julián Ríos

Investigador de Fraudes certificado por la ACFE (Asociación de Examinadores del Fraude Certificados), Ciber Investigador experto en Inteligencia y Contrainteligencia certificado por el Instituto McAfee, Profesional en seguridad de la Información certificado por ISC2 (Certified Information Systems Security Professional) y perito Forense Informático (CHFI) con énfasis en la gestión de incidentes (ECIH) y hacking ético (CEH), certficado por EC-Council. Lleva 10+ años dedicado a la gobernanza en el campo de las tecnologías de la información, certificado en COBIT, ITIL, Red Hat y hoy en día se dedica a aplicar todos los conocimientos en seguridad de la información y las TICs para combatir el fraude de manera innovadora, desarrollando nuevos productos y metodologías. Colaborador de Auditool.

Medellín, Colombia

 


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