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...
- Autores:
-
Osorio Estrada, Erika Julliet
- Tipo de recurso:
- 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
id |
UNACIONAL2_b69c7808981695ce5464001345c80008 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/69441 |
network_acronym_str |
UNACIONAL2 |
network_name_str |
Universidad Nacional de Colombia |
repository_id_str |
|
spelling |
Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Velásquez Henao, Juan DavidOsorio Estrada, Erika Julliet3237e52c-37b1-4e02-be28-f7998d23c65a3002019-07-03T10:25:01Z2019-07-03T10:25:01Z2018-06-02https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69441http://bdigital.unal.edu.co/71229/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.Abstract: In this work a dashboard is developed, its main goal is to find Twitter profiles that publish messages related to the topics addressed by the Medellı́n and Aburrá Valley Early Warning System (SIATA) en their social network Twitter, in other words, it purpose is to find potencial followers for the @siatamedellin account and send them a “follow request” and store the effectiveness of this strategy. This development solves the issue of a specific organization but it can be applied to other study cases. This solution implements the six fases of CRISP-DM methodology, obtaining as a result a Support Vector Machine tweet classifier with an approximate accuracy of 86 % in the test caseMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Instituto de Sistemas y Ciencias de la DecisiónInstituto de Sistemas y Ciencias de la DecisiónOsorio Estrada, Erika Julliet (2018) Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia – Sede Medellín.6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringAnálisis de redes socialesCRISP-DMMinerı́a de textosAprendizaje supervisadoMáquina de soporte vectorialSocial network analysisSupervised learningSupport vector machineImplementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social TwitterTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL1152440409.2018.pdfapplication/pdf1997943https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/69441/1/1152440409.2018.pdf1a9235cfd64a80d741b3abdc6029efa7MD51THUMBNAIL1152440409.2018.pdf.jpg1152440409.2018.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4966https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/69441/2/1152440409.2018.pdf.jpg6b6bf2d602ef977c96433c929bcdcb01MD52unal/69441oai:repositorio.unal.edu.co:unal/694412023-06-09 23:02:53.64Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |
dc.title.spa.fl_str_mv |
Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter |
title |
Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter |
spellingShingle |
Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter 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 |
title_short |
Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter |
title_full |
Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter |
title_fullStr |
Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter |
title_full_unstemmed |
Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter |
title_sort |
Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter |
dc.creator.fl_str_mv |
Osorio Estrada, Erika Julliet |
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv |
Osorio Estrada, Erika Julliet |
dc.contributor.spa.fl_str_mv |
Velásquez Henao, Juan David |
dc.subject.ddc.spa.fl_str_mv |
6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering |
topic |
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 |
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Análisis de redes sociales CRISP-DM Minerı́a de textos Aprendizaje supervisado Máquina de soporte vectorial Social network analysis Supervised learning Support vector machine |
description |
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. |
publishDate |
2018 |
dc.date.issued.spa.fl_str_mv |
2018-06-02 |
dc.date.accessioned.spa.fl_str_mv |
2019-07-03T10:25:01Z |
dc.date.available.spa.fl_str_mv |
2019-07-03T10:25:01Z |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Maestría |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TM |
status_str |
acceptedVersion |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69441 |
dc.identifier.eprints.spa.fl_str_mv |
http://bdigital.unal.edu.co/71229/ |
url |
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69441 http://bdigital.unal.edu.co/71229/ |
dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.ispartof.spa.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Instituto de Sistemas y Ciencias de la Decisión Instituto de Sistemas y Ciencias de la Decisión |
dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
Osorio Estrada, Erika Julliet (2018) Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia – Sede Medellín. |
dc.rights.spa.fl_str_mv |
Derechos reservados - Universidad Nacional de Colombia |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.license.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional |
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional Derechos reservados - Universidad Nacional de Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
institution |
Universidad Nacional de Colombia |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/69441/1/1152440409.2018.pdf https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/69441/2/1152440409.2018.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
1a9235cfd64a80d741b3abdc6029efa7 6b6bf2d602ef977c96433c929bcdcb01 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio_nal@unal.edu.co |
_version_ |
1814089748316160000 |