Extracción, procesado y análisis de datos en redes sociales para la gestión de emergencias, caso Twitter

Abstract

[ES] Desarrollos teóricos realizados Se estudiaron los campos que forman un Tweet para determinar su contenido y su posible utilización. Se determinó la distribución de los idiomas más populares en la red social Twitter, así como la utilización de servicios de geolocalización y las aplicaciones utilizadas para acceder a la misma, ya sean dispositivos móviles o fijos. Adicionalmente, se estudiaron métodos de extracción automatizada de información a partir de texto, como la frecuencia de aparición de las palabras. Desarrollo de prototipos y trabajo de laboratorio Se desarrolló un prototipo en PHP que establece una comunicación con el servidor de Twitter y extrae las publicaciones de dos formas: en la primera se solicita un número específico de Tweets y en la segunda se inicia el streaming en tiempo casi real de Tweets. Posteriormente, utilizando la librería desarrollada en PHP PHPLangDetector¿ se filtran las publicaciones por idioma y se almacenan la base de datos MySQL Tweets_info los campos más relevantes para la gestión de emergencias. Por último se utiliza la librería en PHP ChatterboxAnalysis que clasifica las publicaciones según el sentimiento que expresan, tanto negativo, positivo o neutro. Todo esto cuenta con una interfaz sencilla que permite elegir el modo de extracción de los Tweets, así como también algunos parámetros de control. Por otra parte, una vez extraídos los Tweets y almacenados en la base de datos, se utiliza una aplicación desarrollada en RapidMiner, que se encarga de obtener la frecuencia de aparición de palabras o frases y representarlas en una tabla. 2 Extracción, procesado y análisis de datos en redes sociales para la gestión de emergencias, caso Twitter

[EN] Data Mining in social networks is nowadays a hot topic, especially since this kind of networks has grown so much. Twitter represents a good opportunity for this kind of applications, because almost all of the users have a public profile, which makes the mining task much easier. The most common use of data mining is the marketing and publicity approach, but in this case we will focus on emergency management. In this matter a tool for extracting data from Twitter is being developed, in order to analyze the information obtained from the text and the metadata of a Tweet so we can automatically detect an emergency situation and get useful information on the matter. In this work, we analyze how viable is to develop a system capable of interacting with the Twitter server and extract useful information that can help emergency organizations the task of saving people's lives.