Minería de datos en redes sociales

Abstract

[ES] Actualmente debido a la automatización de muchos procesos en varios ámbitos, como por ejemplo, registro de compras, ventas, experimentos biológicos, químicos, así también como el contenido compartido por el uso de redes sociales, etc. se generan cada día ingentes cantidades de datos propios y particulares según el ámbito de aplicación. Muchas disciplinas y diferentes tipos de profesionales han tratado de que estos datos puedan ser capitalizables, ya que gracias a estudios y análisis de los mismos pueden llegar a transformarse en información muy valiosa para la toma de decisiones. El descubrimiento de conocimiento puede colaborar en este proceso de transformaci´on, para ello utiliza áreas de la Inteligencia Artificial, como pueden ser algoritmos que permiten procesar el lenguaje natural u otros que permiten identificar patrones de comportamiento en grandes volúmenes de datos. Este trabajo implementa esfuerzos necesarios para descubrir conocimiento en Tweets generados por la comunidad Española, para lo cual, se utiliza técnicas de aprendizaje automático para categorizar y polarizar el contenido de Tweets y de esta manera agruparlos según la temática o la polaridad que tengan. Para que exista una correcta agrupación de los Tweets se estudian los pormenores de las técnicas de agrupamiento y clasificación, mientras que para determinar la polaridad de un Tweet se analiza la posibilidad de utilizar algoritmos de aprendizaje automático o realizar un análisis léxico.