espanolEste articulo presenta un metodo de identificacion y clasificacion de la valencia y las emociones presentes en un texto. Para ello, se introduce un nuevo concepto denominado disparador de emocion. Inicialmente, se construye de forma incremental una base de datos lexica de disparadores de emocion asociados a la cultura con la que se quiere trabajar, basandose en tres teorias diferentes: la Teoria de la Relevancia de Pragmatica, la Teoria de la Motivacion de Maslow de Psicologia y la Teoria de Necesidades de Neef de Economia. La base de datos creada parte de un conjunto inicial de terminos y es ampliada con la informacion de otros recursos lexicos, como WordNet, NomLex y dominios relevantes. El enlace entre idiomas se hace por medio de EuroWordNet y se completa y adapta a diversas culturas con bases de conocimiento especificas para cada lengua. Tambien, se demuestra como la base de datos construida puede ser utilizada para buscar en textos la valencia (polaridad) y el significado afectivo. Finalmente, se evalua el metodo utilizando los datos de prueba de la tarea no 14 de Semeval Texto afectivo y su traduccion al espanol. Los resultados y las mejoras se presentan junto con una discusion en la que se tratan los puntos fuertes y debiles del metodo y las directrices para el trabajo futuro. EnglishThis paper presents a method to automatically spot and classify the valence and emotions present in written text, based on a concept we introduced-of emotion triggers. The first step consists of incrementally building a culture dependent lexical database of emotion triggers, emerging from the theory of relevance from pragmatics, Maslow's theory of human needs from psychology and Neef's theory of human needs in economics. We start from a core of terms and expand them using lexical resources such as WordNet, completed by NomLex, sense number disambiguated using the Relevant Domains concept. The mapping among languages is accomplished using EuroWordNet and the completion and projection to different cultures is done through language-specific commonsense knowledge bases. Subsequently, we show the manner in which the constructed database can be used to mine texts for valence (polarity) and affective meaning. An evaluation is performed on the Semeval Task No. 14: Affective Text test data and their corresponding translation to Spanish. The results and improvements are presented together with an argument on the strong and weak points of the method and the directions for future work.