Análisis de sentimientos de Twitter en las elecciones 2021

Actualmente existe un interés creciente en el análisis de sentimientos utilizando las redes sociales, debido a que la opinión pública y el interés de los usuarios se pueden medir fácilmente mediante la recopilación de información e interacciones realizadas, así como implementando las técnicas necesa...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Figueroa Astudillo, Kerlly Aracely (author)
Formato: bachelorThesis
Lenguaje:spa
Publicado: 2023
Materias:
Acceso en línea:http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/26638
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
Descripción
Sumario:Actualmente existe un interés creciente en el análisis de sentimientos utilizando las redes sociales, debido a que la opinión pública y el interés de los usuarios se pueden medir fácilmente mediante la recopilación de información e interacciones realizadas, así como implementando las técnicas necesarias para interpretar el sentimiento esperado en cada interacción. El propósito de este estudio es identificar a los candidatos con mayor influencia en la red social Twitter por medio del análisis de sentimiento, y así demostrar la posibilidad de percibir la red social como una herramienta de campaña política, el método utilizado para este propósito consiste en el método de correlación con enfoque cuantitativo, que permite la evaluación de los datos recopilados durante el análisis de sentimiento mediante gráficos estadísticos y cálculos porcentuales. Como resultado se comprobó que la mayor cantidad de tweets positivos fueron generados por el candidato Guillermo Lasso, así como mediante los hashtags relacionados al candidato, se comprobó que existe una clara tendencia positiva entre los cibernautas. Posterior al análisis de los datos obtenidos se concluye que Twitter fue validado como una estrategia de campaña viable al permitir una promoción y difusión de información más efectiva para el público votante, creando temas en tendencia que a menudo pueden ser aprendidos y discutidos por otros usuarios interesados.