Sistema informático para la evaluación de destinos turísticos, mediante el análisis de sentimientos de información proveniente de redes sociales - Topete Arias, Eddy Alexis (2019)
Esta tesis consiste en realizar un análisis de sentimientos con el uso de Big Data de comentarios generados en las redes sociales Twitter y Trip Advisor. Big Data se refiere a los grandes volúmenes de datos que pueden ser almacenados en una base de datos NoSQL o procesados para obtener la información necesaria con el fin de obtener resultados y tomar decisiones. Esta información puede ser estructurada o no estructurada. El problema es la falta de un “Sistema Informático para la evaluación de destinos turísticos, mediante el análisis de sentimientos de información proveniente de redes sociales”. Sabiendo esto, se realizó un estudio para crear un sistema que permita obtener comentarios de redes sociales y realizar un análisis de sentimientos con el fin de recomendar destinos turísticos. El análisis de sentimientos basado en los grandes volúmenes de comentarios que provienen de redes sociales, ayuda a determinar cuáles destinos turísticos son los mejores para visitar. Las librerías del lenguaje de programación Node.js, llamadas Puppeteer y Sentiment, permitió obtener los comentarios de las redes sociales Twitter y Trip Advisor y determinar un puntaje sobre el destino turístico evaluado. La metodología usada para escoger las mejores herramientas de Big Data y las redes sociales más aptas fue la metodología de criterios ponderados y para la creación del sistema informático se aplicó la metodología XP (Extreme Programming). Los resultados obtenidos fueron muy prometedores, ya que se encontró que los comentarios analizados se basan estrictamente en la opinión del comentario y no en la calificación individual de cada usuario. Se considero, además del resultado total, cuatro parámetros que dan un puntaje en base al precio, servicio, transporte y hospedaje La importancia de este sistema es que el usuario podrá saber cuáles destinos turísticos son los mejores para visitar en base a un puntaje que proviene del análisis de sentimientos de los comentarios de uno o varios usuarios