El presente proyecto forma parte de una iniciativa de gran envergadura orientada a analizar la comunicación interna en las empresas con el objetivo de mejorar la perspectiva del sentimiento organizacional. A través del análisis detallado de correos electrónicos y mensajes internos, se busca comprender mejor la dinámica entre los empleados y proponer soluciones que optimicen el clima laboral. Para llevar a cabo este análisis, se utilizará el famoso dataset de la empresa ENRON, conocido por su riqueza en datos sobre comunicaciones internas. Mi contribución al proyecto se centrará en dos aspectos clave: el preprocesado de datos y la visualización. La primera etapa consiste en limpiar y estructurar la información contenida en los correos electrónicos, para lo cual se emplearán técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural. En esta fase, utilizaré herramientas como RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) para la extracción de palabras clave, y LDA (Latent Dirichlet Allocation) para la identificación de temas latentes presentes en la comunicación. La segunda parte de mi trabajo se enfocará en la visualización de los resultados obtenidos. Aquí aplicaré técnicas como SenseToBack para desambiguar y analizar el sentimiento en los textos, y crear grafos que mapeen las relaciones entre los empleados, permitiendo identificar patrones de comunicación, influencias y posibles áreas de mejora. Estos grafos serán esenciales para visualizar la estructura de comunicación interna y detectar puntos clave que puedan influir en el clima laboral.
