Simulador de Impacto de políticas públicas

Este proyecto es una aplicación web desarrollada con Streamlit que simula cómo diferentes perfiles de personas podrían reaccionar ante una nueva iniciativa o proyecto de políticas públicas, considerando factores culturales y emocionales.

Descripción

La aplicación permite a los usuarios:

• Seleccionar una región específica para ajustar el contexto cultural.
• Especificar un proyecto o iniciativa para testear.
• Elegir un aspecto particular para observar (e.g., Reacción, Interés, Preocupaciones).
• Generar y analizar respuestas simuladas de personas basadas en descripciones detalladas.
• Realizar análisis de sentimiento sobre las respuestas generadas.
• Visualizar los resultados a través de métricas destacadas, gráficos y nubes de palabras.

Características

• Interfaz Interactiva: Utiliza Streamlit para proporcionar una experiencia de usuario amigable.
• Integración con Hugging Face: Se conecta con modelos de lenguaje para generar respuestas y análisis de sentimiento utilizando el dataset FinePersona: https://huggingface.co/datasets/argilla/FinePersonas-v0.1
• Análisis de Sentimiento: Clasifica las respuestas en positivas, negativas o neutrales.
• Visualizaciones: Incluye gráficos y nubes de palabras para representar los resultados.

Requisitos Previos

• Python 3.7 o superior.
• Clave API de Hugging Face.

Instalación

1. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/fridaruh/diseno_especulativo.git

cd diseno_especulativo ```

2. Crea un entorno virtual (opcional pero recomendado):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate

3. Instala las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

4. Descarga los recursos de NLTK:

   En tu terminal o en un script Python, ejecuta:

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

5. Configuración

   • Clave API de Hugging Face:

• Crea un archivo llamado secrets.toml en el directorio .streamlit de tu proyecto (crea el directorio si no existe):

.streamlit/
  secrets.toml

• Agrega tu clave API al archivo secrets.toml:

[general]
huggingface_api_key = "TU_CLAVE_API"

##Uso Ejecuta la aplicación de Streamlit:

streamlit run Hello.py

Estructura del Proyecto

• app.py: Archivo principal que contiene la lógica de la aplicación.
• analysis.py: Contiene el código para el análisis de sentimientos y visualizaciones.
• requirements.txt: Lista de dependencias necesarias para ejecutar la aplicación.
• .streamlit/secrets.toml: Archivo que contiene las claves y secretos necesarios (no incluido en el repositorio).

Contribuyendo

Si deseas contribuir, por favor sigue estos pasos:

1. Haz un fork del repositorio.
2. Crea una rama con tu nueva característica (git checkout -b feature/nueva_caracteristica).
3. Haz commit de tus cambios (git commit -am 'Agrega nueva característica').
4. Haz push a la rama (git push origin feature/nueva_caracteristica).
5. Abre un Pull Request.

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para más detalles.