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Diana Camila Garzón Velandia, Idaly Barreto, Iván Felipe Medina Arboleda
Desde la tradición de analizar constructos psicológicos a partir del lenguaje, esta investigación de tipo instrumental tiene el objetivo de validar un diccionario de emociones intergrupales, cuyo proceso se fundamentó en el diseño, conformación y validación de listados de palabras asociadas a 38 emociones intergrupales, útiles para identificar emociones en corpus lingüísticos, analizados mediante el software Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC), cuya función principal es identificar categorías lingüísticas y psicológicas en textos escritos. Nueve jueces, divididos en tres grupos, calificaron las palabras de acuerdo con los parámetros de pertinencia y relevancia de cada palabra, en relación con cada emoción. Enseguida, las puntuaciones se complementaron con una metodología de bloques aleatorios incompletos, a fin de estimar la calificación de las palabras restantes. Se encontró consistencia aceptable entre jueces, así como ajuste de sus puntuaciones en el modelo de Rasch, lo que permitió aceptar los resultados. A partir de las calificaciones, se depuró el 9 % de las palabras raíz, asociadas a 38 emociones (18 negativas, 17 positivas y 3 neutrales), complementadas con sus respectivas desinencias.
Following the tradition of analysing psychological constructs based on language, this instrumental research aims to validate a dictionary of intergroup emotions, whose process was based on the design, conformation, and validation of word lists associated with 38 intergroup emotions, useful to identifying emotions in linguistic corpus analysed, using the Linguistic Inquiry and Word Count software (LIWC), whose main function is to identify linguistic and psychological categories in texts. Nine judges divided into three groups rated the words in two parameters (pertinence and relevance of each word with the emotion) and the scores were complemented with an incomplete random block methodology, to estimate the qualification of the remaining words. Acceptable consistency was found among the judges, as well as adjustment of their scores in the Rasch model, which allowed accepting the obtained results. From these ratings, 9 % of the root words associated with 38 emotions (18 negative, 17 positive, and 3 neutral), subsequently supplemented with their respective endings, were cleared.
