Tipificación de frases relevantes de entrevistas de valoración en el marco de la evaluación psicológica

Abstract

La evaluación se considera como una disciplina científica dentro del quehacer del profesional en psicología, donde la entrevista es fundamental para aumentar la probabilidad de éxito en este proceso; no obstante, este análisis depende del criterio del profesional, lo cual tiende a generar un sesgo en el análisis de la información recolectada. Por lo cual, el objetivo de esta investigación fue tipificar frases relevantes para el análisis de entrevistas de valoración. Para esto se realizó un juicio de expertos para identificar las frases relevantes en 10 entrevistas, que se obtuvieron al comparar la selección de los tres jueces, estableciendo como parámetro una similitud del 75%, luego se clasificó las oraciones de los textos originales en relevantes y no relevantes para poder entrenar dos modelos de aprendizaje. Los resultados reflejaron que el modelo Naive Bayes presenta buenos indicadores para la tipificación de frases; mientras que el modelo de máquinas de soporte vectorial (SVM) tiende a presentar sobreajuste. Finalmente, se estableció el modelo Naive Bayes como la mejor alternativa para analizar entrevistas de valoración, además, se planteó un proceso metodológico para analizar entrevistas utilizando algoritmos de machine learning.