tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)
| Data: |
2026 |
| Resum: |
Aquest article presenta el disseny, la implementació i la preparació per al desplegament de WhatStats, una aplicació web i mòbil destinada a analitzar xats exportats de WhatsApp i generar estadístiques agregades de manera visual. El projecte parteix d’una necessitat clara: obtenir informació sobre patrons de comunicació sense haver de confiar els historials personals a serveis externs amb garanties de privadesa incertes. La solució proposada combina un backend amb FastAPI i Pandas, capaç de processar fitxers . txt i . zip íntegrament en memòria, amb un frontend desenvolupat amb Vue. js, Quasar, ECharts i Capacitor. Els resultats mostren que el sistema permet importar un xat, parsejar-lo, calcular mètriques generals, temporals, lèxiques i d’activitat, i representar-les mitjançant una interfície responsive amb opcions addicionals d’anonimització, mode fosc i demo local. També s’ha desplegat el backend de forma segura amb Docker i Cloudflare Tunnel, mantenint com a principi central la privadesa per disseny. |
| Resum: |
This paper presents the design, implementation and production-oriented preparation of WhatStats, a web and mobile application for analysing exported WhatsApp chats and producing aggregated visual statistics. The project addresses a practical need: obtaining insights about communication patterns without uploading personal conversation histories to third-party services with uncertain privacy guarantees. The proposed system combines a FastAPI and Pandas backend, able to process . txt and . zip files entirely in memory, with a frontend developed with Vue. js, Quasar, ECharts and Capacitor. The results show that the system supports the main workflow: importing a chat, parsing it, computing general, temporal, lexical and activity metrics, and displaying them through a responsive interface with additional anonymisation, dark mode and local demo features. The backend has also been deployed safely using Docker and Cloudflare Tunnel, while preserving privacy by design as the main architectural principle. |
| Resum: |
Este artículo presenta el diseño, la implementación y la preparación para el despliegue de WhatStats, una aplicación web y móvil destinada a analizar chats exportados de WhatsApp y generar estadísticas agregadas de manera visual. El proyecto parte de una necesidad clara: obtener información sobre patrones de comunicación sin tener que confiar los historiales personales a servicios externos con garantías de privacidad inciertas. La solución propuesta combina un backend con FastAPI y Pandas, capaz de procesar archivos . txt y . zip íntegramente en memoria, con un frontend desarrollado con Vue. js, Quasar, ECharts y Capacitor. Los resultados muestran que el sistema permite importar un chat, procesarlo, calcular métricas generales, temporales, léxicas y de actividad, y representarlas mediante una interfaz responsive con opciones adicionales de anonimización, modo oscuro y demo local. También se ha desplegado el backend de forma segura con Docker y Cloudflare Tunnel, manteniendo como principio central la privacidad por diseño. |
| Drets: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original.  |
| Llengua: |
Català |
| Titulació: |
Enginyeria Informàtica [2502441] |
| Pla d'estudis: |
Enginyeria Informàtica [958] |
| Document: |
Treball final de grau |
| Àrea temàtica: |
Menció Tecnologies de la Informació |
| Matèria: |
WhatsApp ;
Estadística de xats ;
Privadesa per disseny ;
FastAPI ;
Vue.js ;
Quasar ;
Pandas ;
Visualització de dades ;
Cloudflare Tunnel ;
Capacitor ;
Chat analytics ;
Privacy by design ;
Data visualisation ;
Estadísticas de chats ;
Privacidad por diseño ;
Visualización de datos |
visitant ::
identificació
