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Análisis de la correlación entre la evolución cuantitativa del COVID-19 y el contenido publicado en Twitter en España

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Análisis de la correlación entre la evolución cuantitativa del COVID-19 y el contenido publicado en Twitter en España

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dc.contributor.advisor Lemus Zúñiga, Lenin Guillermo es_ES
dc.contributor.author Dorado Javier, Víctor es_ES
dc.coverage.spatial east=-3.74922; north=40.46366700000001; name=Espanya es_ES
dc.date.accessioned 2020-09-24T09:01:39Z
dc.date.available 2020-09-24T09:01:39Z
dc.date.created 2020-07-14
dc.date.issued 2020-09-24 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/150602
dc.description.abstract [ES] El objetivo principal de este trabajo de final de grado es diseñar e implementar un sistema que sea de utilidad a la comunidad para luchar contra el COVID-19, todo ello utilizando datos obtenidos de Twitter. Para ello, se utilizarán técnicas del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático. El sistema será capaz de i) conectarse a la API de Twitter, recopilar y almacenar los tuits, ii) transformar los tuits en vectores numéricos que sean de utilidad y iii) utilizar estos vectores para realizar una estimación de la evolución cuantitativa del COVID-19 en España. Lo que se busca es extraer información acerca de la sintomatología de la sociedad española a partir de los tuits publicados dentro del territorio español, y a partir de esta información realizar la estimación de la evolución cuantitativa del COVID-19. Se va a evaluar el sistema sobre la serie temporal oficial publicada por el Gobierno de España. También se propone como objetivo secundario, intentar estimar la evolución cuantitativa de la gravedad de la pandemia, introduciendo una gradación en la gravedad de los casos estimados por el sistema. Finalmente, se propone dividir el sistema en cuatro fases (o módulos). La fase 0 sería la correspondiente a la recopilación y almacenamiento de los tuits. La fase 1 sería la correspondiente a la vectorización de los tuits. La fase 2 sería la correspondiente a la estimación básica de la evolución del COVID-19. Y, por último, la fase 3 sería la que se encargaría de estimar la evolución de la gravedad de la pandemia en España, el objetivo secundario que se ha propuesto. es_ES
dc.description.abstract [EN] The main objective of this end-of-degree work is to design and implement a system that will be useful to the community in the fight against COVID-19, all using data obtained from Twitter. To do so, natural language processing (NLP) and machine learning techniques will be used. The system will be able to i) connect to the API of Twitter, collect and store the tweets, ii) transform the tweets into useful numerical vectors and iii) use these vectors to estimate the quantitative evolution of COVID-19 in Spain. The aim is to extract information about the symptoms of Spanish society from the tweets published in Spain, and from this information to estimate the quantitative evolution of COVID-19. The system will be evaluated on the official time series published by the Spanish Government. A secondary objective is to try to estimate the quantitative evolution of the severity of the pandemic, introducing a gradation in the severity of the cases estimated by the system. Finally, it is proposed to divide the system into four phases (or modules). Phase 0 would be the one corresponding to the collection and storage of the tweets. Phase 1 would correspond to the vectorization of the tweets. Phase 2 would correspond to the basic estimation of the evolution of COVID-19. And finally, phase 3 would be responsible for estimating the evolution of the severity of the pandemic in Spain, the secondary objective that has been proposed. es_ES
dc.description.abstract [CA] L’objectiu principal d’aquest treball de final de grau és dissenyar i implementar un sistema que siga d’utilitat a la comunitat per a lluitar contra el COVID-19, tot això utilitzant dades obtingudes de Twitter. Per a això, s’utilitzaran tècniques del processament del llenguatge natural (PLN) i l’aprenentatge automàtic. El sistema serà capaç de i) connectar-se a la API de Twitter, recopilar i emmagatzemar els tuits, ii) transformar els tuits en vectors numèrics que siguen d’utilitat i iii) utilitzar aquests vectors per a realitzar una estimació de l’evolució quantitativa del COVID-19 a Espanya. El que es busca és extraure informació sobre la simptomatologia de la societat espanyola a partir dels tuits publicats dins del territori espanyol, i a partir d’aquesta informació realitzar l’estimació de l’evolució quantitativa del COVID-19. S’avaluarà el sistema sobre la sèrie temporal oficial publicada pel Govern d’Espanya. També es proposa com a objectiu secundari, intentar estimar l’evolució quantitativa de la gravetat de la pandèmia, introduint una gradació en la gravetat dels casos estimats pel sistema. Finalment, es proposa dividir el sistema en quatre fases (o mòduls). La fase 0 seria la corresponent a la recopilació i emmagatzematge dels tuits. La fase 1 seria la corresponent a la vectorització dels tuits. La fase 2 seria la corresponent a l’estimació bàsica de l’evolució del COVID-19. I, finalment, la fase 3 seria la que s’encarregaria d’estimar l’evolució de la gravetat de la pandèmia a Espanya, l’objectiu secundari que s’ha proposat. es_ES
dc.format.extent 163 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento (by) es_ES
dc.subject Procesamiento del lenguaje natural es_ES
dc.subject Twitter es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject Sintomatología es_ES
dc.subject Estimador es_ES
dc.subject Python es_ES
dc.subject Natural language processing es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Symptomatology es_ES
dc.subject Estimator es_ES
dc.subject COVID-19 es_ES
dc.subject.classification ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Análisis de la correlación entre la evolución cuantitativa del COVID-19 y el contenido publicado en Twitter en España es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Dorado Javier, V. (2020). Análisis de la correlación entre la evolución cuantitativa del COVID-19 y el contenido publicado en Twitter en España. http://hdl.handle.net/10251/150602 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\129943 es_ES


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