Categorización automática de tweets sobre el tema político electoral aplicando algoritmos de clasificación supervisada

Abstract

Actualmente el incremento del uso de redes sociales para compartir contenidos y opiniones de diferentes índoles permite tener un gran volumen de información. Twitter, es una de las redes sociales más utilizadas por su fácil acceso y manejo. Los usuarios de esta red se convierten no solamente en actores pasivos de recepción y consumo de información, sino también en generadores de contenidos. El análisis de tweets requiere de un proceso sistemático para su recolección, transformación y clasificación, es por ello que en esta tesis de master se describe un trabajo de investigación que aplica técnicas de minería de datos para la obtención de clasificadores que permitan identificar automáticamente la categoría (Positiva, Negativa, Neutral) de la opinión pública manifestada en Twitter correspondientes a temas políticos. Atendiendo a estas consideraciones se utilizó un total de 745 tweets recolectados en español de las principales cuentas de medios de comunicación, personajes políticos y organizaciones políticas. Estos tweets fueron preprocesados, transformados y los resultados obtenidos de la aplicación de los algoritmos de clasificación son presentados, analizados y comparados.