Diseño de un modelo para el Análisis de Sentimientos sobre temas de interés de usuarios de Twitter en Colombia
Comprender la opinión o postura de las personas es indispensable para entender el comportamiento de la sociedad con respecto a un tema. Actualmente, las redes sociales son fuentes de datos para la minería de opinión, el análisis de sentimientos, la detección de tópicos tendencia e incluso el perfila...
- Autores:
-
Pérez Acevedo, Sofía
Rivera Ramírez, Luisa Fernanda
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/53152
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/53152
- Palabra clave:
- Modelado de temas
Análisis de sentimientos
Perfilamiento
Aprendizaje automático
Twitter
Topic Modelling
Sentiment analysis
Profiling
Machine learning
Twitter
Ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Modelos lineales
Redes sociales
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Comprender la opinión o postura de las personas es indispensable para entender el comportamiento de la sociedad con respecto a un tema. Actualmente, las redes sociales son fuentes de datos para la minería de opinión, el análisis de sentimientos, la detección de tópicos tendencia e incluso el perfilamiento de personas, esto debido a que los usuarios de estas plataformas digitales publican sus opiniones sobre una variedad de temas, discuten problemas actuales y expresan sentimientos y emociones. Estas numerosas aplicaciones requieren la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y de técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN). Este documento, se enfoca en el uso de Twitter como fuente de información para el análisis de sentimientos sobre los intereses actuales de las personas en Colombia. Se muestra cómo recolectar y procesar datos de Twitter, se identifica el tópico tendencia de la colección de tweets, se crea un clasificador de sentimientos (positivos, negativos y neutrales) sobre el tema identificado y se realiza un perfilamiento a partir de variables demográficas a los usuarios clasificados en cada una de las categorías de sentimientos. Por último, se realiza un análisis de los resultados con ayuda de un modelo de segmentación. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2García Díaz, Juan CarlosPérez Acevedo, SofíaRivera Ramírez, Luisa FernandaColombia2021-03-02T19:25:24Z2021-03-02T19:25:24Z2019-12http://hdl.handle.net/10554/53152instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coComprender la opinión o postura de las personas es indispensable para entender el comportamiento de la sociedad con respecto a un tema. Actualmente, las redes sociales son fuentes de datos para la minería de opinión, el análisis de sentimientos, la detección de tópicos tendencia e incluso el perfilamiento de personas, esto debido a que los usuarios de estas plataformas digitales publican sus opiniones sobre una variedad de temas, discuten problemas actuales y expresan sentimientos y emociones. Estas numerosas aplicaciones requieren la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y de técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN). Este documento, se enfoca en el uso de Twitter como fuente de información para el análisis de sentimientos sobre los intereses actuales de las personas en Colombia. Se muestra cómo recolectar y procesar datos de Twitter, se identifica el tópico tendencia de la colección de tweets, se crea un clasificador de sentimientos (positivos, negativos y neutrales) sobre el tema identificado y se realiza un perfilamiento a partir de variables demográficas a los usuarios clasificados en cada una de las categorías de sentimientos. Por último, se realiza un análisis de los resultados con ayuda de un modelo de segmentación.Understanding people's opinion or posture is essential to understand the behavior of society regarding a topic. Currently, social media are data sources for opinion mining, sentiment analysis, trend topic detection, and even people profiling; due to that, these digital platforms are being used to publish their opinions on a variety of topics, discuss current problems, express feelings and emotions. These numerous applications require the implementation of machine learning algorithms and natural language processing (NLP) techniques. In this document, we focused on Twitter as a source of information to analyze Twitter user’s sentiments of the opinions in Colombia on issues related to the COVID-19 pandemic. The Python programming language was used to develop those techniques. In this document, we focused on Twitter as a source of information to analyze Twitter users' sentiments of the opinions in Colombia on issues related to the COVID-19 pandemic. It shows how to collect and process Twitter data, identifies the topic trend of the tweet collection, creates a sentiment classifier (positive, negative and neutral) on the identified topic and profiles users classified in each of the sentiment categories based on demographic variables. Finally, an analysis of the results is performed using clustering.Ingeniero (a) IndustrialPregradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaIngeniería IndustrialFacultad de IngenieríaModelado de temasAnálisis de sentimientosPerfilamientoAprendizaje automáticoTwitterTopic ModellingSentiment analysisProfilingMachine learningTwitterIngeniería industrial - Tesis y disertaciones académicasAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Modelos linealesRedes socialesDiseño de un modelo para el Análisis de Sentimientos sobre temas de interés de usuarios de Twitter en ColombiaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINAL193001 Pérez - Rivera - Luisa Rivera.pdf193001 Pérez - Rivera - Luisa Rivera.pdfDocumentoapplication/pdf1337166http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/53152/1/193001%20P%c3%a9rez%20-%20Rivera%20-%20Luisa%20Rivera.pdf6f17e6cdbfaa01ff3aea2f3b225d1d9eMD51open access193001 Lista de Anexos.pdf193001 Lista de Anexos.pdfAnexoapplication/pdf108619http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/53152/2/193001%20Lista%20de%20Anexos.pdff92805f3efdd79932a7e64af4524c163MD52open accessCarta de autorización - Luisa Rivera.pdfCarta de autorización - Luisa Rivera.pdfLicencia de usoapplication/pdf202914http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/53152/3/Carta%20de%20autorizaci%c3%b3n%20-%20Luisa%20Rivera.pdfe2b00b446d4527ec431b3d5037e37aaaMD53metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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