Análisis de sentimiento y minería de opiniones en Twitter

  • José Medrano
  • Agustina Monge
Palabras clave: PNL, Procesamiento de Lenguaje Natural, Machine Learning, Análisis de sentimientos, Big Data, Aprendizaje supervisado, Diccionario

Resumen

En los últimos años las redes sociales se han vuelto un lugar en el cual volcar nuestras más variadas opiniones. Actualmente se encuentra a Twitter como uno de los espacios más utilizados a la hora de expresar nuestros sentimientos sobre distintas temáticas debido a que dicha herramienta es una plataforma de uso gratuito y de fácil acceso. A partir de esta situación, se pueden utilizar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para identificar comportamientos y opiniones colectivas e inferir su polaridad, definiendo qué palabras se consideran de carácter positivo y cuáles de carácter negativo. Este tipo de análisis tiene un amplio campo de aplicación ya que el mismo puede ser aplicado tanto por empresas, quienes buscan saber la opinión de los clientes respecto a un producto determinado, por organizaciones políticas que buscan determinar cuál es la postura de los ciudadanos con respecto a un candidato y a su propuesta, como por agencias de turismo para determinar qué lugar es el más popular entre los turistas y a partir de eso ofrecer paquetes, etc. Con este artículo se desea describir, mediante una investigación, qué es análisis de sentimiento, cómo se realiza actualmente su práctica y qué podemos esperar a partir de ella.

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Citas

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Hernández Orallo, J. (2004) Introducción a la minería de datos. Madrid, España:Pearson.

Publicado
2022-12-18
Cómo citar
Medrano, J., & Monge, A. (2022). Análisis de sentimiento y minería de opiniones en Twitter. ConCiencia Joven, 1(1), 19-23. Recuperado a partir de http://revistas.ucasal.edu.ar/index.php/CJ/article/view/477
Sección
Artículos Académicos

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