Propuesta de un clasificador para detectar innovaciones de producto del sector del calzado en Twitter

Abstract

[ES] Las redes sociales como Twitter son una gran fuente de información, ya que la gente comparte opiniones y las empresas se publicitan y comparten su contenido. Dentro de este contenido, se pueden encontrar las innovaciones de producto, que ocupan un importante valor en la sociedad, ya que pueden suponer mejoras tanto sociales como económicas. Un sector en el que se insertan constantes innovaciones de producto es el sector del calzado, debido a que se ve afectado por los constantes cambios de tendencia en busca de seguir la moda. Por tanto, el fin de este trabajo es crear un clasificador capaz de detectar las innovaciones de producto que las empresas del calzado publican en Twitter. Para ello, en primer lugar, mediante minería de datos se extrae información sobre el sector del calzado en Twitter. Puesto que esta información consiste en textos, el siguiente paso es el procesado del lenguaje natural, con el fin de que esta información sea una entrada apta para los algoritmos de aprendizaje automático que se aplican a continuación. Por último, se realiza una comparativa de los resultados que ofrecen los algoritmos, con la finalidad de decidir cuál es el que mejores predicciones ofrece, para posteriormente, desplegar este modelo con el objetivo de que pueda detectar innovaciones de producto.

[EN] Social networks such as Twitter are a great source of information, as people share opinions and companies advertise and share their content. In this content, we can find product innovations, which have an important value in society, as they can lead to both social and economic improvements. A sector in which constant product innovations are inserted is the footwear sector, due to the fact that it is affected by the constant changes in trends in search of follow the fashion. Therefore, the purpose of this work is to create a classifier capable of detecting the product innovations that footwear companies publish on Twitter. To do so, firstly, by means of data mining, information about the footwear sector on Twitter is extracted. Since this information consists of texts, the next step is natural language processing, in order to make this information a suitable input for the machine learning algorithms that are then applied. Finally, a comparison of the results offered by the algorithms is carried out in order to decide which one offers the best predictions, and then this model is deployed to detect product innovations.

[CA] Les xarxes socials com Twitter són una gran font d'informació, ja que la gent comparteix opinions i les empreses es publiciten i comparteixen el seu contingut. Dins d'aquest contingut, es poden trobar les innovacions de producte, que ocupen un important valor en la societat, ja que poden suposar millores tant socials com econòmiques. Un sector en el qual s'insereixen constants innovacions de producte és el sector del calçat, pel fet que es veu afectat pels constants canvis de tendència a la recerca de seguir la moda. Per tant, la fi d'aquest treball és crear un classificador capaç de detectar les innovacions de producte que les empreses del calçat publiquen en Twitter. Per a això, en primer lloc, mitjançant mineria de dades s'extrau informació sobre el sector del calçat en Twitter. Com que aquesta informació consisteix en textos, el següent pas és el processament del llenguatge natural, amb la finalitat que aquesta informació siga una entrada apta per als algorismes d'aprenentatge automàtic que s'apliquen a continuació. Finalment, es realitza una comparativa dels resultats que ofereixen els algorismes, amb la finalitat de decidir quin és el que millors prediccions ofereix, per a posteriorment, desplegar aquest model amb l'objectiu que puga detectar innovacions de producte.