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

Carlos Arcila-Calderón, Félix Ortega-Mohedano, Javier Jiménez-Amores, Sofía Trullenque

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.


Palabras clave


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

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

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