Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : https://hdl.handle.net/10953.1/7003
Titre: Análisis de Sentimientos en Twitter: percepción de la ciudadanía sobre los líderes políticos más relevantes del panorama actual
Auteur(s): Pegalajar Luque, Daniel
metadata.dc.contributor.advisor: Sáez Castillo, Antonio José
metadata.dc.contributor.other: Universidad de Jaén. Estadística e Investigación Operativa
Résumé: [ES] Las redes sociales se han convertido en grandes protagonistas de nuestras vidas y representan una fuente de información de valor incalculable. Twitter es una de las más populares, debido a la facilidad con la que millones de usuarios comparten sus opiniones a través de 140 caracteres. Estos mensajes, llamados «tuits», pueden ser extraídos y analizados mediante diversas técnicas para obtener información sobre cualquier tema. El presente trabajo tiene como objeto la aplicación del Análisis de Sentimientos sobre estos datos, centrándose en el panorama político a través de los líderes más mediáticos del momento. Usando técnicas de aprendizaje computacional y lexicón de sentimientos se intentará extraer la máxima información de las muestras recogidas para ofrecer una visión de conjunto sobre opiniones expresadas en esta red en el momento de la recogida de datos. Se pretende mostrar el potencial que tienen estas técnicas y la facilidad para ser extrapoladas a otros campos.
[EN] Social networks have become in important themes of our lives and represent a great source of worthy information. Twitter is one of the most popular, due to the ease with which millions of users share their points of views through 140 characters. These messages, called «tweets», can be freely extracted and analysed using diverse techniques to obtain all kind of information about any topic. This essay aims to study the application of Sentiment Analysis on this data, focusing on the political outlook by means of the most well-known political leaders. By using techniques of computational learning and sentiment lexicon, we will try to extract the maximum information from the collected samples, in order to provide a complete insight about opinions expressed on this social network in the moment of data collection. Our intention is to show the potential of this technique and the facility to be extrapolated to other fields.
Date de publication: jui-2016
Editeur: Jaén: Universidad de Jaén
Collection(s) :Grado en Estadística y Empresa

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