Ú. Torres Parejo, R. Enrique Guillén, M. D. Ruiz Jiménez
Hoy en día las redes sociales proporcionan un gran volumen de información debido al uso masivo de las mismas, es por eso que personas de todos los perfiles las utilizan con diferentes fines, entre ellas los políticos, para la trasmisión de su discurso. La minería de texto, tras aplicar un procesamiento textual, se sirve de técnicas estadísticas que permiten descubrir patrones en el texto, el cual se estructura y clasifica, para sacar a la luz información que es desconocida o que, a priori, permanece oculta. El objetivo de este trabajo es la aplicación de diversas técnicas estadísticas, como son las reglas de asociación, la clasificación a través de máquinas de vector soporte, el clustering y el análisis de sentimientos, para obtener información del discurso de los políticos españoles propagado a través de la red social Twitter, para lo cual se ha recogido una media de 1900 tweets por político examinado, contando con un total de más de 7600 tweets.
Keywords: Minería de texto, clustering, reglas de asociación, clasificación, análisis de sentimientos
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Posters II
June 7, 2022 4:50 PM
Faculty Hall
