Evaluación de la percepción de los servicios públicos en Colombia mediante Text Mining vía Twitter

En Bogotá, los prestadores de servicios básicos son: Enel, Vanti y El acueducto, grandes empresas del sector que deben caracterizarse por una operación customer centricity. Sin embargo, dado que estas compañías son las que mayor cantidad de quejas y reclamos presentan ante los entes regulatorios, la percepción del servicio puede no ser la mejor. Determinar la veracidad de esto, es el objetivo de la presente investigación, a través de la explotación de técnicas de minería de texto aprovechando la voz de cliente en los tuits de los usuarios; aplicando la metodología Knowledge Discovery in Databases, para generar la base de datos compuesta por 9071 tuits de las tres empresas. En la fase de limpieza de datos, se establecen pasos adicionales para refinar dicha base y consolidar los tuits de interés para la investigación. Lo anterior, permite obtener una explotación de los datos explicando los resultados a través de nubes de palabras, diagramas de frecuencia, análisis de sentimientos y los ratios entre la polaridad de los tuits. Los resultados permiten inferir que, para la ventana de tiempo en el cual se realiza el análisis, la percepción del servicio no es buena y que existen oportunidades de mejora para las tres compañías.

• Autores: Gómez Rivera, Carlos Eduardo; Conti, Dante; Jaramillo Yepes, Juan Gullermo; Ospina Becerra, Victoria Eugenia
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
• Repositorio: Repositorio Institucional ECI
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/3154
• Acceso en línea: https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/3154; https://repositorio.escuelaing.edu.co/
• Palabra clave: Servicios públicos - Colombia; Public utilities - Colombia; Análisis de la información; Information analysis; Minería de datos - Colombia; Data mining - Colombia; Extracción de opinión; Opinion extraction; Twitter; Text Mining; Service Perception; Dictionaries - Lexicons; Sentiment Analysis; Minería de Texto; Percepción de Servicio; Diccionarios - Lexicones; Análisis de Sentimientos
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2