Análisis supervisado de sentimientos políticos en español: clasificación en tiempo real de tweets basada en aprendizaje automático

Autores/as

  • Carlos Arcila-Calderón El profesional de la información
  • Félix Ortega-Mohedano
  • Javier Jiménez-Amores
  • Sofía Trullenque

DOI:

https://doi.org/10.3145/epi.2017.sep.18

Palabras clave:

Análisis supervisado de sentimientos, Opinión política, Twitter, Aprendizaje automático, Big data, Datos masivos, Tweets políticos.

Resumen

Se describe y evalúa la aplicación de la técnica análisis supervisado de sentimientos en comunicación política a través de un clasificador en tiempo real de opiniones políticas en tweets en español utilizando técnicas de aprendizaje automático (machine learning), tanto en un ordenador local como usando computación distribuida comercial para problemas de datos masivos (big data). Describimos las técnicas y métodos emergentes asociados y analizamos las oportunidades que para la comunicación política representan estas innovaciones.

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Publicado

2017-09-14

Cómo citar

Arcila-Calderón, C., Ortega-Mohedano, F., Jiménez-Amores, J., & Trullenque, S. (2017). Análisis supervisado de sentimientos políticos en español: clasificación en tiempo real de tweets basada en aprendizaje automático. Profesional De La Información, 26(5), 973–982. https://doi.org/10.3145/epi.2017.sep.18

Número

Sección

Análisis / Analysis

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