Muchas gracias a todos por participar. Rocío 9 octubre, pm. Eva Alonso Gómez 9 octubre, pm. Me encanta el juego de guiar y reconocer las emociones!

el tema me apasiona, el año pasado hice el master de profesorado y la inteligencia emocional y el manejo de las emociones se han vuelto uno de esos temas sobre los que me apasiona leer, aprender, escuchar, compartir e intentar hacer llegar algo a mis alumnos. Ese juego me parece tan perfecto e ideal para los más mayores, aunque reconozco que tengo alumnos de muchas edades distintas, y si pienso en los más pequeños me encantan las maxicaras.

Elijo el que he nombrado primero, porque con los pequeños tengo más herramientas, y a veces siento que con los que son un poco más mayores o ya adolescentes me quedo coja y me encantaria poder profundizar más con algo así!!

He puesto un post un poco largo, lo siento a veces me emociono mucho cuando encuentro recursos interesantes! muchísimas gracias por el post y por toda la información compartida.

Marina 10 octubre, am. Me encanta el juego de reconocer y guiar las emociones. Estoy segura que en clase lo aprovecharíamos un montón! Keca 10 octubre, am. Me encanta el juego de guiar y reconocer las emociones. Sería genial para mi hijo.

Veronica 10 octubre, am. Sandra 10 octubre, am. Ana S 10 octubre, pm. Raquel Díaz Polanco 10 octubre, pm. Eva Bocker 11 octubre, am. Laura 12 octubre, am. María Isabel 14 octubre, pm. Anna ruiz Arenas 14 octubre, pm. Me encanta el juego de guiar y reconèixer las emociones, y me iria genial para mis alumnos y mas tarde para Ian jijiji.

María José 15 octubre, pm. Sara Martin 15 octubre, pm. Francisco Munuera 15 octubre, pm. Cris 16 octubre, am. Tengo dos peques qué estarían encantados con los sellos, al mayor le encantan y se defiende ya con las emociones y el peque está en edad de aprender, así que si hay suerte estos sellos se van a usar mucho en casa.

Suerte a todos! gema bou viñó 16 octubre, am. Me gustan todos, pedazo regalo, Mil gracias a las 2 😉 Me quedaría con los maxi sellos, creo que sería una herramienta para mis dos niños y que les encantaría.

Nuria Álvarez Santos 16 octubre, am. Gorw 16 octubre, am. Lucia 16 octubre, am. Alba Gallego Guerrero 16 octubre, am. Me encantan todos los materiales y recursos que has nombrado.

Lo pondría en práctica tanto con mi peque cuando sea más mayor, como con mis personitas del trabajo. Yolanda 16 octubre, pm. Rosa 16 octubre, pm. Me encantan los tres pero el de los sellos tiene pinta de ser muy divertido, a mi hijo le encanta pintar así que sería el perfecto.

Ángela 16 octubre, pm. Me encantaría participar. Mi favorito son los 10maxi sellos. Me vendrían genial para el proyecto que vamos a empezar?

Irene 16 octubre, pm. Me gusta muchísimo el juego de los maxi sellos de las emociones! Me encantaría para utilizarlo en el aula! Vanessa Rabadán 16 octubre, pm.

Cristina Ubierna 16 octubre, pm. Emma 17 octubre, am. El de los sellos me parece ideal, pues se pueden trabajar las emociones a diario sin necesidad de invertir mucho tiempo que a veces, entre colegio y extraescolares, cuesta encontrar….

LAURA H 17 octubre, pm. Me gusta el juego de los Maxi sellos de las 10 emociones. Tengo un hijo de 10 meses y me interesa todo este tema de las emociones y sentimientos. Para el niño será fácil expresar con este juego cómo se siente cuando tenga unos meses más.

Idoya 17 octubre, pm. Marisa 17 octubre, pm. Me encanta el juego de reconocer y guiar las emociones y el de los sellos también!! gracias por el sorteo. Nuestro juego comienza ahora con dos parejas emocionadas y dos equipos muy buenos.

Permíteme presentarte a los equipos: primero, el dúo número uno, Alex y Patricia. Alex tiene 11 años y está en sexto grado desde hace un viernes.

Así es, me inscribí. Y Patricia, ¿cuántos años tienes tú? Patricia tiene nueve años. Resulta que son amigos desde hace un tiempo, se conocieron en el programa de Angelica.

Por otro lado, tenemos al dúo número dos, Patrick y Juliana. También están entusiasmados con una gran multitud. Patrick tiene diez años y está en quinto grado. Patrick menciona el clásico juego Street Fighter, mientras que Juliana prefiere jugar Sonic 2.

Ahora veremos qué pareja será la primera en enfrentar el desafío con Sonic. Es hora de tomar el control de Sonic. Cada pareja debe escoger el camino que Sonic seguirá. En cada círculo del camino, encontrarán premios, juegos, acertijos e incluso enemigos.

Pero cuidado, si pierden el control del joystick, podrían perder puntos. En esta primera ronda, las preguntas y acertijos valen 25 puntos por la respuesta correcta.

El equipo número uno parece tener una ventaja, pero aún es temprano. R: El premio final para el equipo ganador es una consola Mega Drive.

R: Alex se inscribió por teléfono, mientras que Patrick y Juliana se inscribieron por separado. Generador de avatar hablante y alternativa a Studio D-IDContenido Introd. Gain Money and Tricks 1M. Brandon Franklin. Insider CA: Historia de éxito en servicios financieros y contabilidadContenido Tabla de contenido :.

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Otro aspecto relacionado con la región es el servidor donde se alojan las partidas. El documento está organizado como sigue, en la sección 2 se presenta el análisis de sentimientos y la metodología que se utiliza.

En la sección 3 se presentan las etapas realizadas para el análisis de sentimientos en videojuegos. Finalmente en la sección 4, se presentan las conclusiones y trabajo futuro. Daniel Iván Ángeles Gómez Recibió el certificado total de estudios de la carrera de Ingeniería en Sistemas y Comunicaciones en la Universidad Autónoma del Estado de México.

Actualmente, se encuentra en la búsqueda de su titulación y crecimiento profesional. Sus áreas de interés son el desarrollo de software, análisis de datos y desarrollo de videojuegos.

Maricela Quintana López es Profesora de Tiempo Completo del Centro Universitario UAEM Valle de México de la Universidad Autónoma del Estado de México. La Dra. Quintana es Ingeniera en Sistemas Computacionales, y tiene la Maestría y el Doctorado en Ciencias Computacionales con especialidad en Inteligencia Artificial por el Tecnológico de Monterrey.

Cuenta con el reconocimiento de Perfil Deseable PRODEP de la SEP en México. Ha dirigido tesis de maestría y licenciatura, ha sido conferencista magistral y ponente en diversos eventos.

Ha publicado artículos en las áreas de Inteligencia Artificial y Minería de Datos relacionados con sus proyectos de Investigación. Los campos más explotados dentro del análisis de sentimientos están comúnmente relacionados con las redes sociales y con las reseñas de productos o servicios, los estudios presentan la opinión de las personas en base a un tema o dirigido a un producto, comúnmente clasificado en Positivo, Neutral o Negativo, los análisis que han tenido mayor mención se han desarrollado alrededor de Twitter, cada estudio tiene sus propias características como puede ser la metodología aplicada, las herramientas o la cantidad de datos.

Dentro del campo del análisis de sentimientos, se encuentra el SemEval Task 4: Sentiment Analysis in Twitter, un estudio que pretende averiguar los temas positivos o negativos que han surgido en Twitter. Una de las principales costumbres en este tipo de análisis es tener dos parámetros para los sentimientos: NEGATIVO y POSITIVO, sin embargo, SemEval Task 4, debido a la gran cantidad de datos e información que manejan, añade tres evaluaciones más, teniendo como parámetros finales: MUY POSITIVO, POSITIVO, NEUTRAL, NEGATIVO y MUY NEGATIVO, esto con el fin de que al tener más evaluaciones se tiene un mayor grado de exactitud al momento de clasificar las conversaciones, se utilizaron diferentes herramientas para comparar la certeza de cada una.

El peor resultado que se registró fue de Un año más tarde se realizó nuevamente el estudio SemEval Task 4, se ocuparon metodologías y procedimientos similares. Las principales modificaciones que se realizaron fueron las actualizaciones de algunas herramientas, se añadieron nuevos sistemas y hubo incorporación de diferentes lenguajes como el arábico o el español, dentro de la clasificación se observaron diferentes mejorías en la clasificación, donde la más baja obtuvo Parte de la metodología, fue retirar contenido para centrarse en las palabras o frases en las conversaciones, el contenido retirado fueron artículos, palabras sin sentido, fechas, caracteres especiales, números y palabras con menos de tres caracteres, de esta manera lograron aumentar la certeza del análisis.

En el campo de los videojuegos, es raro encontrar un estudio de esta naturaleza, normalmente van enfocados al aspecto psicológico o al desarrollo. Lo que se ha realizado son estudios en base a las reseñas de los juegos, que se hacen tanto de manera profesional como de manera casual las escritas por los jugadores.

Dentro de los resultados encontraron que la mayoría de las críticas se enfocaron en la historia, los resultados muestran que la mayoría de las reseñas están enfocadas en la historia y están reseñadas como malas historias.

En este trabajo, se han realizado adecuaciones a esta metodología para enfocarla a las características del caso de estudio, las cuales se muestran en la figura 1. Figura 1. La primera etapa consiste en la extracción de la información, seleccionando aquellas muestras útiles para el estudio, seguido del uso de un software para desarrollar el diccionario de palabras en el que se añade un peso informacional a los datos con base al tema o evento.

Una vez que el software realiza la evaluación de la información, esta se clasifica en negativo, positivo o neutral y con los resultados se evalúan los aciertos obtenidos de la misma y con ello se procede a experimentar con otros valores para mejorar su precisión. Existen diferentes herramientas para el análisis de sentimientos, en muchas ocasiones se presentan como herramientas enfocadas en el aspecto mercantil, es decir, en base a una marca se evalúan los sentimientos u o.

Existen diferentes herramientas para el análisis de sentimientos, en muchas ocasiones se presentan como herramientas enfocadas en el aspecto mercantil, es decir, en base a una marca se evalúan los sentimientos u opinión de la misma en determinadas redes sociales y no permiten la modificación de ciertos criterios, como el umbral de decisión o el diccionario que utilizan, un ejemplo de este tipo de sistemas es Brandwatch, una aplicación que permite el análisis de sentimientos de una o varias marcas, comparando las opiniones en redes sociales y así saber que marca es del agrado del público en general, usualmente estas redes sociales son Twitter o Facebook Brandwatch, s.

Por otro lado existen APIS para generar el análisis de sentimientos, particularmente usando Excel, dos de los conocidos son Meaningcloud y Lexalytics, tienen características similares, dentro de las cosas que lo diferencian es que en Meaningcloud maneja una gran variedad de idiomas en comparación de la API de Lexalytics, también contiene un número mayor de posibles clasificaciones, las cuales son muy positivo y muy negativo, sin embargo, no permite la modificación del umbral para la clasificación y en los resultados no se muestra el valor numérico Meaningcloud, s.

Lexalytics tiene a disposición 3 APIS para el estudio de documentos: API en la nube, Semantria for Excel extensión de Excel y AI AssemblerTM, que es una herramienta de modelado de máquinas de aprendizaje Lexalytics, s. El software que se utiliza para el análisis de sentimientos en este trabajo será Semantria for Excel, tiene la ventaja de reconocer la importancia de una palabra en un enunciado, evaluando el sentimiento a partir de ellas, es decir que, analiza el contexto de las oraciones en relación al contenido y compara los resultados obtenidos.

Por otro lado, permite la modificación total del diccionario de palabras, también posibilita la modificación del umbral para la clasificación, con ello se pueden hacer diferentes experimentos buscando una mejor precisión en la clasificación, es bastante accesible ya que trabaja con Excel y no requiere instancias o programas adicionales utilizando un entorno bastante amigable para operar.

El algoritmo J tiene una estructura de un árbol de decisión, para lograr realizar la clasificación obtiene un serie de condiciones o reglas con una jerarquía previamente dada, esta jerarquía dependerá del árbol de decisión que se esté ocupando, en base a las variables de entrada devolverá una respuesta para el problema planteado, cada nodo tendrá una salida, estas se dividen en dos partes, las cuales son progresivas o son aquellas que finalizan la clasificación Aggarwal C.

Para aplicar el algoritmo en este caso se añadieron las variables: Nombre del juego, Idioma, Duración de la Partida, Rango del jugador, Tipo de Partida, Resultado Obtenido, Género y la evaluación de las conversaciones, el algoritmo J mostrará, que variable es la más relevante dentro de la clasificación de las conversaciones, en otras palabras, averiguar si el ambiente las variables afecta de manera de significativa a la naturaleza de las conversaciones.

En la figura 11, se aprecia los atributos que fueron tomados en cuenta para la aplicación del estudio, las variables que fueron relevantes fueron la puntuación que es la evaluación dada por Semantria for Excel siendo esta variable la indispensable para la clasificación, posteriormente se aprecia que el resultado de la partida infiere en caso de que la evaluación sea muy negativa.

Como se aprecia en la figura 12 la precisión que muestra el algoritmo es de Figura Atributos y comportamiento del algoritmo J Precisión en la clasificación y matriz de confusión del algoritmo J Al excluir la variable de puntuación Punt , que es la dada por Semantria, observamos un comportamiento en donde las variables principales que se toman en consideración son el resultado del juego Victoria o Derrota , en caso de derrota verifica el juego OVW,HOTS o LOL y concluye con revisar el tipo de partida o la duración, este comportamiento se puede apreciar en la figura Árbol de clasificación J Comportamiento del algoritmo sin la variable puntuación.

Como se mencionó, el análisis de sentimientos se enfoca en frases que se clasifican como negativas, positivas o neutrales, se pueden añadir dos evaluaciones más que son, Muy Negativo o Muy Positivo, para el caso de este estudio, se considera cada oración de una conversación como una frase, siendo así un proceso similar a los estudios como SemEval Task 4.

Para lograr determinar la clasificación de cada conversación, se utiliza un promedio que depende de los valores individuales de las oraciones. A continuación, se presenta lo realizado en cada etapa de la metodología para realizar el análisis de las conversaciones de los videojuegos LOL, HOTS y OVW.

Para la etapa de recolección de la información, además de las conversaciones se incluyen variables como: el nombre del juego, el idioma, la duración, el tipo de partida, el rango, el resultado obtenido y el género del videojuego, las cuales se explican brevemente a continuación. Dentro de cada juego, se tiene una interfaz para comunicarse, esta interfaz refleja la conversación de los jugadores de un mismo equipo.

Para poder recopilar la información existen dos formas, la primera se logra jugando el videojuego, ya que la partida se almacena junto con las conversaciones en un formato de video. Sin embargo, el video únicamente muestra la conversación entre los integrantes del equipo y no la del equipo rival.

La segunda forma es a través de plataformas de contenido multimedia donde los jugadores comparten sus partidas, desafortunadamente, en ocasiones llegan a ser editadas por el jugador por lo que no serían útiles para este trabajo.

En ambos casos, extraer las conversaciones es un proceso tardado ya que requiere, en el caso de que se juegue, el doble del tiempo que dure la partida; por ejemplo, una partida tradicional de LOL dura aproximadamente 45 minutos, más otros 45 minutos para repetirla y capturar el texto.

En caso de los videos, solo se requiere acceder a la plataforma y reproducirlos para extraer las conversaciones completas. Para este trabajo en particular se extrajeron 75 conversaciones, de las cuales, 25 están en idioma español, y 50 en inglés; las conversaciones son de longitud variable, la más extensa contiene palabras, mientras que la más pequeña contiene solo 50 palabras.

La longitud de una conversación no influye en su clasificación, pueden existir conversaciones muy largas que sean neutrales y otras que en solo 2 oraciones llegan a ser insultantes o negativas.

En lo que respecta a la selección, únicamente se consideraron aquellas conversaciones que tuvieran al menos 50 palabras, como resultado tenemos que en LOL se tienen palabras que se juntan en oraciones, para HOTS contiene palabras con oraciones y para OVW contiene Palabras con Oraciones, donde cada oración representa a un jugador.

Las oraciones tienen entre 1 a 15 palabras en promedio. Como parte fundamental, la información se presenta de manera anónima, dentro de las conversaciones se vislumbran diferentes patrones de manera inmediata:.

Para poder realizar el SA se necesita una organización en las conversaciones, cada videojuego cuenta con algunas palabras o acrónimos específicos, algunas de estas palabras tienen o carecen de un significado en los demás juegos, un ejemplo directo son los personajes de cada juego, un personaje de LOL no existe en HOTS, observando esta característica se han organizado todas las conversaciones con sus respectivos juegos, de esta manera será más sencillo realizar el diccionario de palabras para cada uno y tener una mejor precisión al realizar el análisis.

Para este trabajo, se agregaron palabras relacionadas con los nombres de los personajes de cada juego, para OVW se añadieron 30 palabras, para HOTS 86 y para LOL Adicional al análisis de sentimientos, Semantria for Excel otorga gráficos en donde representa la frecuencia de las palabras en las conversaciones y su peso informacional en el diccionario, como se aprecia en la tabla 1 y figura 2, existen palabras con un mayor tamaño, esto quiere decir que esa palabra fue mayormente ocupada, el color de la palabra es distintivo de su peso informacional, desde rojo que representa lo negativo, hasta verde que indica palabras positivas, pasando por una escala de grises que son las palabras neutrales que contienen un valor diferente a cero.

Frecuencia de las palabras en las conversaciones de LOL. Deberá elegir su opción de pago preferida, junto con los detalles de su cuenta bancaria.

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