Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter

En este trabajo se desarrolla un producto de datos, el cual tiene como función principal la detección de perfiles que publiquen mensajes relacionados con las temáticas abordadas por el Sistema de Alerta temprana de Medellı́n y el Valle de Aburrá (SIATA) en la red social Twitter, es decir, encuentra seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin con el fin de enviarles una invitación y posteriormente almacenar estadı́sticas de la efectividad de esta estrategia. Este desarrollo resuelve la problemática de una organización especifica, pero puede extenderse a otros casos de uso. La solución implementa las seis fases de la metodologı́a CRISP-DM, teniendo como resultado la construcción de un clasificador de tuits que utiliza el algoritmo de maquinas de soporte vectorial y obtiene un porcentaje de aciertos aproximado del 86 % en la evaluación de los resultados.

• Autores: Osorio Estrada, Erika Julliet
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/69441
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69441; http://bdigital.unal.edu.co/71229/
• Palabra clave: 6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology; 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Análisis de redes sociales; CRISP-DM; Minerı́a de textos; Aprendizaje supervisado; Máquina de soporte vectorial; Social network analysis; Supervised learning; Support vector machine
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional