Debido al gran desarrollo de las tecnologías y la gran importancia que adquieren las redes sociales en la actualidad, se asocian grandes trastornos en la salud mental de la población a ellas. Por ello y por medio de este proyecto se pretende analizar la relación entre el uso de redes sociales y el bienestar emocional. A través de datos y modelos analíticos, buscamos identificar patrones y correlaciones que permitan entender mejor el impacto de las redes en la salud mental.
🎯 Explorar cómo diferentes plataformas afectan el bienestar emocional.
🎯 Relacionar las distintas métricas con las emociones de los usuarios.
🎯 Identificar factores de riesgo y/o beneficios del uso de redes sociales.
• Jessica Moreaux Cueto --> @jessicamxc
• Elisa García Barbazán --> @e-garciab
• Cristina Campos Fernández --> @Cris-CF
Los datos que vamos a estar analizando fueron recogidos de la plataforma Kaggle. En la carpeta “CSV” en este mismo repositorio se pueden ver y descargar los CSV usados y en la carpeta “DataFrame” están subidos tanto el cuaderno de Jupyter en el que se hizo la unión y limpieza de los datos recolectados, como el DataFrame resultante de ese EDA, con el que, se hizo el posterior análisis y procesamiento de los datos en Tableau.
Este análisis se presentará a través de varios Dashboards interactivos en Tableau, compuesto por las siguientes hojas:
#1: Redes Sociales
En el primer Dashboard que se presenta, se analizan datos generales de los usuarios de los que tenemos información para tener una visión general y poder conocer mejor desde que punto partimos en este análisis
#2: Emociones y Redes Sociales
En este Dashboard empezamos a profundizar más en las emociones y como afectan según algunos factores como pueden ser el género, las interacciones, los tiempos de uso y agrupando las que creemos emociones positivas o negativas para poder tener una idea formada de cómo está afectando a los usuarios la exposición continuada a redes.
#Conclusiones:
Recogemos los datos más relevantes del análisis visual realizado.
Conclusión 1: Emociones negativas
Las RRSS son una herramienta poderosa que influye significativamente en nuestras vidas diarias, pero también pueden tener efectos negativos. En la muestra analizada, se observó que la mayoría de las interacciones generaban emociones dominantes como la tristeza, enfado o incluso la ansiedad, es decir, tienden a afectar el bienestar emocional de los usuarios.
Conclusión 2: Tiempo
Muchos usuarios de redes pasan horas interactuando a través de plataformas online, lo que puede restar tiempo a otras actividades, ya sean productivas o de descanso. A menudo se utilizan de forma pasiva, consumiendo contenido sin obtener mucho valor de ello.
Conclusión 3: Regulación
La muestra obtenida no ha sido suficiente para detectar el impacto emocional en las generaciones más jóvenes y nos deja una pregunta en mente, ¿hasta qué edad deberíamos limitar el uso de las redes sociales?
El análisis sugiere que las redes sociales pueden ser herramientas útiles si se utilizan de manera moderada y consciente. Sería beneficioso implementar límites de tiempo para reducir los efectos negativos y mejorar el bienestar emocional.
🐍 Python y Jupyter Notebook
📊 Tableau
😺 Github
Due to the great development of technology and the increasing importance of social media nowadays, major mental health disorders are associated with them. Therefore, this project aims to analyze the relationship between social media use and emotional well-being. Through data and analytical models, we seek to identify patterns and correlations that help us better understand the impact of social media on mental health.
🎯 Explore how different platforms affect emotional well-being.
🎯 Relate various metrics to users' emotions.
🎯 Identify risk factors and/or benefits of social media use.
• Jessica Moreaux Cueto --> @jessicamxc
• Elisa García Barbazán --> @e-garciab
• Cristina Campos Fernández --> @Cris-CF
The data we will be analyzing was collected from the Kaggle platform. In the “CSV” folder within this repository, you can view and download the CSV files used. In the “DataFrame” folder, you will find both the Jupyter Notebook where the collected data was merged and cleaned, as well as the resulting DataFrame from this EDA, which was later analyzed and processed in Tableau.
This analysis will be presented through several interactive Dashboards in Tableau, consisting of the following sheets:
#1: Social Media
In the first Dashboard, we analyze general user data to gain an overall view and understand the starting point of our analysis.
#2: Emotions and Social Media
In this Dashboard, we delve deeper into emotions and how they are affected by factors such as gender, interactions, usage time, and by grouping emotions we consider positive or negative. This helps form an idea of how continuous exposure to social media impacts users.
#Conclusions:
We summarize the most relevant data from the visual analysis performed.
Conclusion 1: Negative Emotions
Social media is a powerful tool that significantly influences our daily lives, but it can also have negative effects. In the analyzed sample, most interactions generated dominant emotions such as sadness, anger, or even anxiety, meaning they tend to affect users' emotional well-being.
Conclusion 2: Time
Many social media users spend hours interacting on online platforms, which can take time away from other productive or restful activities. These platforms are often used passively, consuming content without gaining much value from it.
Conclusion 3: Regulation
The sample obtained was not sufficient to detect the emotional impact on younger generations, leaving us with a question in mind: up to what age should social media use be limited? The analysis suggests that social media can be useful tools if used in a moderate and conscious manner. Implementing time limits would be beneficial to reduce negative effects and improve emotional well-being.
🐍Python and Jupyter Notebook
📊 Tableau
😺 Github