Análisis de sentimientos en comunidades digitales utilizando técnicas de big data para Determinar patrones de comportamiento orientado a fenómenos sociales
- Authors
- Llivicota Buñay, Willan Alfredo
- Format
- BachelorThesis
- Status
- publishedVersion
- Description
RESUMEN El presente proyecto de titulación tiene el propósito de analizar los sentimientos de los usuarios de las diferentes comunidades digitales, con el fin de extraer patrones de comportamiento sobre fenómenos sociales que afectan a la comunidad, determinando la existencia de contenido de temas relevantes en esta época postpandemica como el Covid-19 y la política ,el análisis se ha llevado a cabo mediante las fases de la metodología CRISP-DM, las cuales fueron realizadas en R, con la ejecución de las librerías más destacadas como twitteR, rtweet, tidyverse, knitr, cada una de ellas cumpliendo funciones diferentes. Para el respectivo análisis se ha procedido con la recuperación de los datos provenientes de la plataforma social Twitter, para luego realizar un análisis exploratorio del comportamiento de los datos y determinar el porcentaje de tweets con sentimientos positivos, negativos y neutros de cada tema a ser analizado. Los resultados de esta investigación demuestran que la minería de texto es una disciplina que en su estado actual puede ser útil para la toma de decisiones para compañías e individuos y que sin embargo es susceptible de ser mejorada para el aprovechamiento de la cantidad masiva de opiniones en texto emitidas por los usuarios de los diferentes medios sociales. Pablaras Claves: crisp-dm, sentimientos, comunidades digitales, fenómenos sociales.
ABSTRACT The prenent research work aims at analyzin the uners feeling of different digital communities, in order to extract behavior patterns of social phenomena that affect the community, determining the existence of revelant topics in this post-pandemic era, such as Covid-19 and politics. The analysis was carried out through the different phases of the CRISP-DM methodology, which were carried out in R, with the execution of the most outstanding libraries such as twitteR, rtweet, tidyverse, knitr each one of them fulfill different funtions. Data were collected from the online social networking Twiter. Next,an exploratory og the behavior data was conducted, in order to determine the percentage of positive, negative, and neutral tweets about each topic to be analyzed. Results show that text mining is a discipline that in its currents state can be useful for decision-making for both companies and individuals, nevertheless, it is susceptible to improvement in order to take advantage of the massive amount of opinios in text issued by users of the different social media sites. Keywords: CRISP-DM, feeling, digital communities, social phenomena
Trabajo de investigación
- Publication Year
- 2021
- Language
- spa
- Topic
- Análisis de sentimientos en comunidades digitales utilizando técnicas de big data para Determinar patrones de comportamiento orientado a fenómenos sociales
- Repository
- Repositorio Universidad Católica de Cuenca
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- https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/12759
- Rights
- openAccess
- License