[en] This paper explores the toxicity of the League of Legends community in the social network Twitter. In the state of the art, it is observed how the authors of different studies implement information preprocessing techniques that include: eliminating duplicate instances, usernames and hyperlinks. However, the classification models proposed by the authors do not contextualize the study scenario. That is, they are not able to identify key elements of the context for accurate sentiment classification. The main objective focuses on the implementation of a data collection and cleaning model to feed two sentiment classifiers. The first one is a predesigned model introduced in 2014 while the second one is manually built using the SVM supervised classification algorithm. To achieve this, several tasks constituted in three main phases are executed: Acquisition, Storage and Analysis of data using free to use tools such as the Twitter API and the Python programming language. Finally, it was possible to implement and compare the classification models and the results obtained showed that the predesigned model did not reveal a clear difference in text polarity between the categories. On the other hand, the manually constructed model was able to achieve an accuracy of 65.08%. In conclusion, it was determined that the predesigned classifier does not have the capabilities to discern video game content. However, the new model was able to distinguish the key elements after providing new classification rules and was able to identify the traits of toxic behavior in the community.

[es] En el presente trabajo se realiza una exploración acerca la toxicidad de la comunidad de League of Legends en la red social Twitter. En el estado del arte se observa cómo los autores de distintos estudios implementan técnicas de preprocesamiento de información que incluyen: eliminar instancias duplicadas, nombres de usuarios e hipervínculos. No obstante, los modelos de clasificación que los autores proponen no contextualizan el escenario de estudio. Es decir, no son capaces de identificar elementos clave del contexto para una clasificación precisa del sentimiento. El principal objetivo se centra en la implementación de un modelo de recolección y limpieza de datos con el fin de alimentar dos clasificadores del sentimiento. El primero es un modelo prediseñado e introducido en el 2014 mientras que el segundo es construido manualmente mediante el algoritmo de clasificación supervisada SVM. Para lograrlo, se ejecutan diversas tareas constituidas en tres fases principales: Adquisición, Almacenamiento y Análisis de datos utilizando herramientas de uso libre como el API de Twitter y el lenguaje de programación Python. Finalmente, se logró implementar y comparar los modelos de clasificación y los resultados obtenidos mostraron que el modelo prediseñado no revelaba una clara diferencia de polaridad del texto entre las categorías. Por otra parte, el modelo construido manualmente consiguió alcanzar una precisión del 65.08%. En conclusión, se determinó que el clasificador prediseñado no tiene las capacidades de discernir contenido del videojuego. No obstante, el nuevo modelo fue capaz de distinguir los elementos clave tras proporcionar nuevas reglas de clasificación y permitió identificar los rasgos de un comportamiento tóxico en la comunidad.