Análisis de semifinales y finales de los playoffs de la NBA 2021-2022 a través de Twitter

Abstract

[ES] En este trabajo de investigación se han aplicado técnicas aprendidas durante el curso académico. Concretamente el análisis de sentimiento de textos en Twitter y la clusterización de usuarios. Para esto se realizó una gran base de datos (formada por cuatro pequeñas bases de datos) de tweets descargados, cerca de 10.000, gracias a una extensión de Google Sheets. Después de haber limpiado esta base de datos ha sido tratada con el software ‘Azure’ (análisis de sentimiento) y ‘XLStat’ (clusterización). Además, para tener una segunda opinión se ha hecho un análisis de sentimiento manual con una de las bases de datos para contrastar los resultados con los de ‘Azure’. Todo este procedimiento se ha hecho con el objetivo principal de detectar errores en las técnicas actuales de estos análisis y, a su vez, proponer mejores para subsanarlos.

[EN] In this research work, techniques learned during the academic year have been applied. Specifically, the sentiment analysis of texts on Twitter and the clustering of users. For this, a large database (formed by four small databases) of downloaded tweets was made, about 10,000, thanks to a Google Sheets extension. After having cleaned this database, it has been treated with the software 'Azure' (sentiment analysis) and 'XLStat' (clustering). In addition, to have a second opinion, a manual sentiment analysis has been carried out with one of the databases to compare the results with those of 'Azure'. All this procedure has been done with the main objective of detecting errors in the current techniques of these analyzes and, in turn, proposing better ones to correct them.