"Herramientas web para el cálculo de indicadores de sentimiento en mensajes geolocalizados sobre la plataforma social Twitter"
| dc.contributor.advisor | Inostroza Carvajal, Rodolfo | |
| dc.contributor.author | Gómez Viera, Francisco | |
| dc.contributor.author | Plaza Valenzuela, Manuel | |
| dc.contributor.author | Cortés Solís, Verónica | |
| dc.contributor.other | ||
| dc.date.accessioned | 2023-03-24T18:49:40Z | |
| dc.date.available | 2023-03-24T18:49:40Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | El análisis de sentimientos en Twitter o minería de opinión en las redes sociales resulta un tema actual y apasionante, en parte por el auge de los medios, como también por el mundo híper conectado donde la información de cada individuo que hace uso de Internet constituye una mina de oro apta para ser explotada (Big Data), por todo aquel que pretenda entender de mejor forma a sus potenciales clientes, seguidores o votantes. Por otra parte, el factor humano es lo que impera en las redes sociales, por lo que no debemos pensar solo en cifras (número de seguidores, likes, retweets, comentarios, etc.). Lo que un usuario “siente” frente a un determinado tema, es uno de los aportes más valiosos que nos puede entregar un medio social como Twitter. De esta forma, la presente investigación pretende ofrecer como resultado, una herramienta web que permita entender a los usuarios de Twitter, como seres que sienten y que son reales en cuanto a que representan una opinión o tendencia que se manifiesta desde una ubicación geográfica real (la opinión no vive en el mundo digital solamente).Como gran desafío, se presenta, el lograr categorizar las reacciones de los sentimientos de los usuarios de Twitter en función de emociones universales, como la alegría o enojo, considerando una tasa de fiabilidad de al menos un 70%, teniendo como valor agregado, el identificar las zonas geográficas donde predominan dichas emociones, ofreciendo interesantes alternativas para futuras investigaciones sociales, de marketing, políticas u otras. | |
| dc.identifier.other | 23213 | |
| dc.identifier.uri | https://repositoriobiblioteca.uniacc.cl/handle/uniacc/1758 | |
| dc.publisher | UNIACC | |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es | |
| dc.subject | ||
| dc.subject | geolocalización | |
| dc.subject | corpus | |
| dc.subject | análisis automatizado de sentimiento | |
| dc.subject | procesamiento de lenguaje natural o PNL | |
| dc.title | "Herramientas web para el cálculo de indicadores de sentimiento en mensajes geolocalizados sobre la plataforma social Twitter" | |
| dc.type | Tesis | |
| dc.uniacc.carrera | Ingeniería Informática Multimedia | |
| dc.uniacc.nota |
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