Predicción electoral mediante el análisis de redes sociales. Caso: Elección de alcalde en el distrito metropolitano de Quito febrero/2023.
tablas, ilustraciones.
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| Publié: |
2024
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| spelling | Predicción electoral mediante el análisis de redes sociales. Caso: Elección de alcalde en el distrito metropolitano de Quito febrero/2023.Electoral prediction through social media analysis. Case: Mayor election in the metropolitan district of Quito February 2023.Cuascota Cuascota, Edwin GeovannyMena Lucero, Jairo IsraelParticipación ciudadanaTecnologíaClasificaciónModelos matemáticosPolitical partyTechnologyElectionsArtificial intelligencetablas, ilustraciones.Este estudio se centra en los mensajes presentes en plataformas de redes sociales como Twitter, dado que estas son una fuente constante de información y debate. Las opiniones varían significativamente, especialmente cuando se trata de temas políticos. Un ejemplo de esto son los comicios seccionales celebrados el 5 de febrero de 2023 en Ecuador, los cuales constituyen la base de este estudio. En este contexto, se diseñó un análisis de datos utilizando modelos de Inteligencia Artificial como Naive Bayes, SVM, Random Forest y Redes Neuronales, implementados en Python. Este sistema es capaz de categorizar los tweets descargados en positivo, negativo y neutro, en función de un candidato presidencial en particular. A partir de estos resultados, el sistema puede ofrecer una evaluación de polarización para los usuarios de Twitter, tratándolos como electores. De esta manera, el número de electores que apoya a un candidato se traduce en un porcentaje de votos electorales a su favor, lo que permite determinar si es el ganador.This study focuses on the messages on social media platforms such as Twitter since these are a constant source of information and debate. Opinions vary significantly, especially about political issues. An example is the sectional elections held on February 5, 2023, in Ecuador, which is the case of this study. In this context, data analysis was designed employing Artificial Intelligence models such as Naive Bayes, SVM, Random Forest, and Neural Networks implemented in Python. Based on a particular presidential candidate, this system can categorize the downloaded tweets into positive, negative, and neutral. The system can provide a polarization assessment for Twitter users, treating them as voters from these results. In this way, the number of voters supporting a candidate translates into a percentage of electoral votes in their favor, which allows them to determine whether they are the winners.PregradoIngeniero InformáticoUniversidad Central del EcuadorFacultad de Ingeniería y Ciencias AplicadasQuitoCarrera de Ingeniería InformáticaArroba Rimassa, Jorge Luciano2024-10-16T17:08:49Z2024-10-16T17:08:49Z2024Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion39 páginasapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/octet-streamapplication/octet-streamCuascota Cuascota, E y Mena Lucero, J. (2024). Predicción electoral mediante el análisis de redes sociales. Caso: Elección de alcalde en el distrito metropolitano de Quito febrero/2023. Universidad Central del Ecuador.https://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/35050spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio de la Universidad Central del Ecuadorinstname:Universidad Central del Ecuadorinstacron:UCE2024-12-11T12:40:39Zoai:dspace.uce.edu.ec:25000/35050Institucionalhttp://www.dspace.uce.edu.ec/Universidad públicahttps://www.uce.edu.ec/http://www.dspace.uce.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:24872024-12-11T12:40:39Repositorio de la Universidad Central del Ecuador - Universidad Central del Ecuadorfalse |
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