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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/123456789/9036

Título : Sistema de recolección y procesamiento de datos en Twitter para el análisis de sentimiento
Autor : Delgado De Castillo, Desiree Mercedes
Herrera Colmenares, Mirella
González Gallardo, Augusto Alejandro
Palabras clave : Análisis de sentimiento
Aprendizaje automático
Procesamiento del lenguaje natural
Ciencias y tecnología
Desarrollo de software
Issue Date: Mar-2022
Resumen : Las redes sociales son una de las herramientas utilizadas para comunicar y emitir opiniones. Una de las más usadas para emitir opinión es Twitter, en esta se encuentran millones de datos acerca de usuarios que comentan sobre cualquier tema. Esta data puede ser usada para generar tendencias, predicciones y tomar decisiones en función de lo que expresa, en lenguaje natural un sector de la población, acerca de un tema determinado. El propósito principal de esta investigación consistió en desarrollar una herramienta de software que permita recolectar datos desde Twitter, sobre opiniones expresadas (positiva, negativa, neutra o mixta) con respecto a un tema y en una región geográfica y ofrecerlos a investigadores para su procesamiento. La API extrae los datos y los analiza utilizando Sentiment Analysis agregando el sentimiento al tuit y vacía en un archivo Excel los datos clasificados. El usuario interactúa con la herramienta a partir de una interfaz sencilla en la que ingresa palabras clave y región geográfica para la búsqueda, y obtiene por pantalla el listado de opiniones, un cuadro resumen y la posibilidad de descargarlos en un archivo tipo Excel. La metodología utilizada fue la investigación acción participativa y para el desarrollo del software SCRUM. En los resultados se detectaron discrepancias en tuits que son irónicos o con nombres de usuarios iguales a la palabra clave, con lo cual se abre la posibilidad de nuevos trabajos que pudieran extraer un mayor número de tuits por petición a un almacenamiento para descartar aquellos duplicados y cuentas falsas.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/9036
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