Análisis de sentimientos usando aprendizaje de máquina: aplicado a entrevistas laborales / Sentiment analysis using machine learning: Applied to job interviews

  • Julio César Martínez Zarate Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid
  • Sandra Patricia Mateus Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid

Resumen

ABSTRACT

In this work, a sentiment analysis model applied to job interviews using machine learning is proposed. A register of gaze fixations was made with "Eye Tracking" techniques. Subsequently, different algorithms of machine learning for sentiment analysis were analyzed, selecting supervised machine learning with Artificial neural networks. Once the model is obtained, it can be applied to job interviews for the staff pick in the organizations, through the interpretation of the eye accessing cues. The job interview is an important process in the staff pick with multiple purposes, including evaluating personality.

RESUMEN

En este trabajo, se propone un modelo de análisis de sentimientos aplicado a las entrevistas laborales utilizando aprendizaje de máquina. Se realizó un registro de fijaciones de la mirada con técnicas de “Eye Tracking”. Posteriormente, se analizaron diferentes algoritmos de aprendizaje de máquina para análisis de sentimientos, seleccionando aprendizaje de máquina supervisado con redes neuronales Artificiales. Una vez obtenido el modelo, puede aplicarse a entrevistas laborales para la selección de personal en las organizaciones, mediante la interpretación de los patrones oculares. La entrevista laboral es un proceso importante en la selección de personal con múltiples fines, incluso evaluar la personalidad.

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Publicado
2019-10-23
Cómo citar
Martínez Zarate, J. C., & Mateus, S. P. (2019). Análisis de sentimientos usando aprendizaje de máquina: aplicado a entrevistas laborales / Sentiment analysis using machine learning: Applied to job interviews. Revista Internacional De Tecnología, Ciencia Y Sociedad, 8(2), 63-69. Recuperado a partir de https://journals.epistemopolis.org/tecnoysoc/article/view/2116
Sección
Artículos