Diseño de una solución IT para el análisis de sentimientos frente a la opinión de las figuras públicas usando técnicas de web scraping y la Twitter API.

Colombia es un país que vive dentro del constante debate político, siendo Twitter la plataforma por excelencia para compartir opiniones de este tipo. Nos encontramos con que en estas opiniones dejan una cantidad gigante de información que no está organizada ni centralizada, haciendo que para el ciudadano común sea difícil interpretarla. Gracias a las funcionalidades que ofrece la Twitter API y valiéndonos de técnicas de Machine Learning para el análisis de datos, hemos creado una solución IT capaz de tomar las distintas opiniones sobre las figuras políticas del país y clasificarlas según los sentimientos asociados a ellas. Nuestro prototipo cuenta con una base de datos en PostgreSQL y con un modelo de análisis de datos desarrollado en Python, usando como base para la red neuronal la librería Keras. Luego de las debidas fases de entrenamiento y prueba nuestro modelo tuvo un porcentaje de precisión del 85% en la clasificación de tweets en base a sus sentimientos. Consideramos que, a modo de desarrollo futuro, nuestra solución abre muchas posibilidades como la ampliación hacia otras redes sociales usando técnicas de Web Scraping o la opción de desarrollos web y móvil para la retransmisión de los análisis generados hacia el público general.

• Autores: Álvarez Correa Mercado, Ricardo; Rodríguez González, Jose
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/10543
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/10543
• Palabra clave: Analisis de Sentimientos, Red Neuronal, API, Red Social; Sentiment Analysis, Neural Network, API, Social Network
• License: Universidad del Norte