Análisis de sentimientos y predicción de eventos en twitter
Ingeniero Civil Eléctrico === El análisis de sentimientos o sentiment analysis es el estudio por el cual se determina la opinión de las personas en Internet sobre algún tema en específico, prediciendo la polaridad de los usuarios (a favor, en contra, neutro, etc), abarcando temas que van desde produ...
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Universidad de Chile
2015
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ndltd-UCHILE-oai-repositorio.uchile.cl-2250-1304792017-02-06T05:12:07Z Análisis de sentimientos y predicción de eventos en twitter Montesinos García, Lucas Orchard Concha, Marcos Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas Departamento de Ingeniería Eléctrica Eyheramendy Duerr, Susana Agusto Alegría, Héctor Redes sociales - Chile Twitter Sentiment analysis Web opinion mining Ingeniero Civil Eléctrico El análisis de sentimientos o sentiment analysis es el estudio por el cual se determina la opinión de las personas en Internet sobre algún tema en específico, prediciendo la polaridad de los usuarios (a favor, en contra, neutro, etc), abarcando temas que van desde productos, películas, servicios a intereses socio-culturales como elecciones, guerras, fútbol, etc. En el caso particular de esta memoria, se estudian los principales métodos usados en la literatura para realizar un análisis de sentimientos y se desarrolla un caso empleando parte de estas técnicas con sus respectivos resultados. La plataforma escogida fue Twitter, debido a su alto uso en Chile y el caso de estudio trata acerca de las elecciones presidenciales primarias realizadas en la Alianza por Chile entre los candidatos Andrés Allamand de Renovación Nacional (RN) y Pablo Longueira del partido Unión Demócrata Independiente (UDI). De esta forma, se busca predecir los resultados de las primarias, identificando la gente que está a favor de Allamand y la gente que apoya a Longueira. De igual manera, se busca identificar a los usuarios que están en contra de uno o ambos candidatos. Para predecir la opinión de los usuarios se diseñó un diccionario con palabras positivas y negativas con un puntaje asociado, de manera que al encontrar estos términos en los tweets se determina la polaridad del mensaje pudiendo ser positiva, neutra o negativa. El Algoritmo diseñado tiene un acierto cercano al 60% al ocupar las 3 categorías, mientras que si sólo se ocupa para determinar mensajes positivos y negativos la precisión llega a un 74%. Una vez catalogados los tweets se les asigna el puntaje a sus respectivos usuarios de manera de sumar estos valores a aquellas cuentas que tengan más de un tweet, para luego poder predecir el resultado de las elecciones por usuario. Finalmente, el algoritmo propuesto determina como ganador a Pablo Longueira (UDI) por sobre Andrés Allamand (RN) con un 53% de preferencia mientras que en las elecciones en urnas realizadas en Julio de 2013 en Chile el resultado fue de un 51% sobre 49% a favor de Longueira, lo cual da un error de un 2%, lo que implica que el análisis realizado fue capaz de predecir, con un cierto margen de error, lo que sucedió en las elecciones. Como trabajo futuro se plantea usar el diccionario y algoritmo diseñados para realizar un análisis de sentimientos en otro tema de interés y comprobar su efectividad para diferentes casos y plataformas. 2015-05-08T15:37:32Z 2015-05-08T15:37:32Z 2014 Tesis http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/130479 es Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ Universidad de Chile |
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Ingeniero Civil Eléctrico === El análisis de sentimientos o sentiment analysis es el estudio por el cual se determina la opinión de las personas en Internet sobre algún tema en específico, prediciendo la polaridad de los usuarios (a favor, en contra, neutro, etc), abarcando temas que van desde productos, películas, servicios a intereses socio-culturales como elecciones, guerras, fútbol, etc.
En el caso particular de esta memoria, se estudian los principales métodos usados en la literatura para realizar un análisis de sentimientos y se desarrolla un caso empleando parte de estas técnicas con sus respectivos resultados. La plataforma escogida fue Twitter, debido a su alto uso en Chile y el caso de estudio trata acerca de las elecciones presidenciales primarias realizadas en la Alianza por Chile entre los candidatos Andrés Allamand de Renovación Nacional (RN) y Pablo Longueira del partido Unión Demócrata Independiente (UDI). De esta forma, se busca predecir los resultados de las primarias, identificando la gente que está a favor de Allamand y la gente que apoya a Longueira. De igual manera, se busca identificar a los usuarios que están en contra de uno o ambos candidatos.
Para predecir la opinión de los usuarios se diseñó un diccionario con palabras positivas y negativas con un puntaje asociado, de manera que al encontrar estos términos en los tweets se determina la polaridad del mensaje pudiendo ser positiva, neutra o negativa. El Algoritmo diseñado tiene un acierto cercano al 60% al ocupar las 3 categorías, mientras que si sólo se ocupa para determinar mensajes positivos y negativos la precisión llega a un 74%.
Una vez catalogados los tweets se les asigna el puntaje a sus respectivos usuarios de manera de sumar estos valores a aquellas cuentas que tengan más de un tweet, para luego poder predecir el resultado de las elecciones por usuario.
Finalmente, el algoritmo propuesto determina como ganador a Pablo Longueira (UDI) por sobre Andrés Allamand (RN) con un 53% de preferencia mientras que en las elecciones en urnas realizadas en Julio de 2013 en Chile el resultado fue de un 51% sobre 49% a favor de Longueira, lo cual da un error de un 2%, lo que implica que el análisis realizado fue capaz de predecir, con un cierto margen de error, lo que sucedió en las elecciones.
Como trabajo futuro se plantea usar el diccionario y algoritmo diseñados para realizar un análisis de sentimientos en otro tema de interés y comprobar su efectividad para diferentes casos y plataformas. |
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