Análisis de la percepción hacia publicaciones sobre salud mental en una red social en Chile mediante técnicas de machine learning y visualización de datos

Abstract

Esta memoria aborda el análisis de la percepción de los usuarios en Chile frente a publicaciones sobre salud mental en la red social Instagram. El objetivo principal fue identificar las reacciones emocionales predominantes ante este tipo de contenido, consi derando su impacto social y el contexto actual del país. Para ello, se recopiló un conjunto de publicaciones y comentarios mediante técnicas de extracción de datos (web scraping), y se aplicaron modelos de análisis de sentimientos y emociones utilizando herramientas de procesamiento de lenguaje natural. La metodología seguida fue CRISP-DM, lo que permitió estructurar el trabajo en fases iterativas de análisis y validación. Los resultados mostraron quelas reacciones positivas y de alegría son las más frecuentes, mientras que las emociones negativas, como tristeza o ira, se vinculan a temáticas sociales sensibles, como el género o la discriminación. Las visualizaciones generadas permiten comprender mejor cómo se expresa y percibe la salud mental en el entorno digital, entregando información valiosa para el diseño de intervenciones, campañas educativas o investigaciones futuras.