Propuesta de un modelo de análisis de sentimientos para optimizar la atención al ciudadano en la gestión de Peticiones, Quejas, Reclamos, Sugerencias, Denuncias y Felicitaciones (PQRSDF)
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Universidad de La Salle. Escuela de Humanidades y Estudios Sociales. Departamento de Estudios de Información. Maestría en Gestión de la Información Documental
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Resumen
La gestión de las Peticiones, Quejas, Reclamos, Sugerencias, Denuncias y Felicitaciones (PQRSDF) constituye un reto para las entidades públicas debido al volumen de solicitudes, la diversidad de contenidos y la necesidad de garantizar una atención oportuna, transparente y centrada en el ciudadano. En este contexto, la presente investigación tiene como propósito diseñar un modelo de análisis de sentimientos orientado a optimizar la atención al ciudadano en la gestión de las PQRSDF, mediante el uso de tecnologías basadas en inteligencia artificial. El estudio adopta un enfoque metodológico mixto. Desde el componente cualitativo, se desarrolla un análisis de contenido que permite identificar categorías asociadas a la carga emocional de los mensajes ciudadanos. Desde el componente cuantitativo, se analizan frecuencias y distribuciones de los sentimientos identificados, con el fin de reconocer patrones relevantes para la gestión institucional. La recolección y el tratamiento de los datos se realizan mediante herramientas de procesamiento del lenguaje natural, lo que posibilita estructurar un modelo con entradas definidas, procesos de clasificación de sentimientos y salidas orientadas a la priorización de solicitudes y al apoyo de la toma de decisiones. Los resultados evidencian que el modelo propuesto permite identificar patrones emocionales presentes en las PQRSDF y generar información útil para la gestión pública, tanto desde una perspectiva cualitativa como cuantitativa, en coherencia con los objetivos específicos de la investigación. A partir de estos hallazgos, se formulan conclusiones y recomendaciones para fortalecer decisiones institucionales públicas.
Abstract
The management of Petitions, Complaints, Claims, Suggestions, Denunciations and Congratulations (PQRSDF) is a challenge for public entities due to the volume of requests, the diversity of content and the need to guarantee timely, transparent and citizen centred attention. In this context, the purpose of this research is to design a sentiment analysis model aimed at optimizing citizen service in the management of PQRSDF, through the use of technologies based on artificial intelligence. The study adopts a mixed methodological approach. From the qualitative component, a content analysis is developed that allows identifying categories associated with the emotional charge of citizen messages. From the quantitative component, frequencies and distributions of the identified feelings are analyzed, in order to recognize patterns relevant to institutional management. The collection and processing of data is carried out using natural language processing tools, which makes it possible to structure a model with defined inputs, sentiment classification processes and outputs aimed at prioritizing requests and supporting decision-making. The results show that the proposed model allows the identification of emotional patterns present in the PQRSDF and generates useful information for public management, both from a qualitative and quantitative perspective, in coherence with the specific objectives of the research. Based on these findings, conclusions and recommendations are formulated to strengthen public institutional decisions.
Palabras clave
Análisis de sentimientos o minería de opiniones, Big Data, Peticiones, Gestión de información, Quejas, Reclamos, Solicitudes, Felicitaciones, Denuncias PQRSDF
Keywords
Sentiment analysis or opinion mining, Big Data, Requests, Information management, Complaints, Claims, Requests, Congratulations, Denunciations PQRSDF