Arquitectura de Big Data para el análisis de sentimientos multimodales en el sector turístico del Departamento de Boyacá,Colombia.

El presente proyecto propone el desarrollo de una arquitectura de Big data que permita evaluar la satisfacción de los usuarios del sector turístico del departamento de Boyacá Colombia mediante el análisis de sentimientos multimodales, a través de una serie de parámetros en la extracción de datos a herramientas como Booking, TripAdvisor y twitter, facilitando el análisis de los sentimiento del usuario por medio de variables de polaridad, esto con tal de conocer la opinión de los usuarios frente al sector turístico del departamento de Boyacá. El proyecto atiende a tres puntos fundamentales dentro del desarrollo de la arquitectura: extracción de datos, análisis de datos y visualización. Dichos puntos establecen un punto de partida dentro del desarrollo de la arquitectura; puesto que los subpuntos de los tres parámetros iniciales buscan el buen funcionamiento y desarrollo de la arquitectura. La extracción comprende el uso de la herramienta webs scraper encargada de la extracción de datos de las herramientas ya mencionadas para posterior uso en el segundo parámetro, el análisis; en este punto se pretende que los datos obtenidos de la extracción se sometan al proceso de polaridad que permita determinar las emociones y opiniones de los usuarios frente a sus visitas; esto para finalmente en el proceso de visualización los datos obtenidos como resultados puedan ser plasmados en gráficas que permiten su entendimiento y comprensión. Finalmente, el proyecto presenta una serie de conclusiones frente a los resultados obtenidos con la arquitectura. La arquitectura está basada en el proyecto de investigación Doctoral de la Pontificia Universidad Javeriana “Modelo multimodal para el análisis de sentimientos en un dominio turístico”.

• Autores: Algecira Arbelaez, Cristian David
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/35065
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/35065
• Palabra clave: Sentiment analysis; Big Data; Extraction; Web Scraper; Tourism; Turismo; Arquitectura; Análisis de sentimientos; Big Data; Extracción; Turismo; Web Scraper
• Rights: openAccess
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