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GITT. Study and Assessment of sentiments analysis on Twitter: opinions polarity on General Elections of 2019

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dc.contributor.author Pérez Garrido, Tomás Francisco
dc.date.accessioned 2019-10-03T09:02:17Z
dc.date.available 2019-10-03T09:02:17Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10578/22046
dc.description.abstract El estudio del análisis de los sentimientos es un área de investigación perteneciente al campo del procesamiento del lenguaje natural, cuyo objetivo es el tratamiento computacional de sentimientos a través de las opiniones subjetivas que contiene el leguaje. Esta técnica está apoyada en tecnologías actuales como son el big data y el machine learning necesarios para poder almacenar cantidades masivas de datos y programar modelos predictivos, capaces de pronosticar y clasificar opiniones o polaridades del lenguaje. La llegada de las redes sociales y su enorme repercusión dentro de la sociedad actual genera un escenario sociológico perfecto donde poder aplicar las técnicas más modernas de inteligencia artificial dentro del desarrollo del lenguaje natural. Así, en el estudio de análisis de sentimientos, las opiniones de los usuarios son de una gran importancia y extremadamente útiles dentro de sectores estratégicos como el marketing, la publicidad o los análisis de opinión. Además, el análisis de contenido en redes sociales sirve como escaparate y orientación para muchas empresas, organizaciones, gobiernos o consumidores que quieren sacar el máximo partido a los datos. Por todo esto, este proyecto pretende explicar los fundamentos teóricos sobre los que se asienta el análisis de sentimientos y aplicarlos a un caso práctico específico de gran repercusión, como son las Elecciones Generales del 2019. En primera instancia se ofrecerá una visión del estado del arte mediante la explicación de los conceptos básicos y métodos más importantes en los que se fundamenta el estudio de los sentimientos. Posteriormente, se expondrá la programación y procesado necesario para el almacenamiento de los datos y creación de inteligencia artificial. Finalmente, una vez expuesto el desarrollo de análisis de los datos mediante técnicas de aprendizaje automático, se usarán los datos para arrojar resultados sobre la polaridad de los mensajes dependiendo de nombres o palabras claves usadas en este contexto de periodo electoral. Los resultados de este análisis constatan que le red social Twitter suele ser usada para expresar en la mayoría de los casos opiniones con una polaridad negativa sobre los usuarios. Además, los partidos como VOX y Ciudadanos han obtenido una mejor polaridad que el resto de los partidos, dando apoyo a los resultados de las Elecciones Generales del 2019. es_ES
dc.format text/plain es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.publisher Universidad de Castilla-La Mancha es_ES
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_ES
dc.subject Aplicaciones informáticas es_ES
dc.title GITT. Study and Assessment of sentiments analysis on Twitter: opinions polarity on General Elections of 2019 es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_ES


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