ANÁLISIS DE OPINIÓN EN TWITTER POR LA CLASIFICACIÓN AL MUNDIAL RUSIA 2018 DE LA SELECCIÓN PERUANA DE FÚTBOL CON SPARK

• Autor: Fernández Chambi, Mayenka
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Nacional del Altiplano
• Repositorio: Revista UNAP - Revista de Investigaciones
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.www.revistaepgunapuno.org:article/2123
• Enlace del recurso: http://www.revistaepgunapuno.org/index.php/investigaciones/article/view/2123
• Nivel de acceso: acceso abierto

RESUMENLa presente investigación muestra el análisis de opinión realizado en los tuits históricos publicados en la red social o microblogging Twitter en idioma español durante el evento clasificatorio de la selección peruana de futbol al mundial Rusia 2018, durante el periodo del año 2015 hasta diciembre del 2017 según calendario clasificatorio Rusia 2018 de la FIFA. El modelo del análisis de opinión o sentimiento ha sido desarrollado en la plataforma de computación distribuida Spark; demostrándose que las tareas de preparación de datos, modelado y evaluación de algoritmos de aprendizaje de máquina para clasificación de texto se han desarrollado con eficiencia dentro del pipeline de Spark entre tareas transformadoras y estimadoras sobre la estructura de datos DataFrame y la librería MLlib, así los modelos estándar de aprendizaje de máquina para Big Data pueden ser realizadas en forma escalable y distribuida con facilidad de uso por los científicos de datos. Finalmente el modelo de clasificación binario de texto de tuits ha alcanzado una precisión de 83,51% para un modelo de regresión logística y está sobre las métricas estándar de aceptación de clasificadores de su mismo tipo; adicionalmente, esta investigación deja construido y disponible el dataset “PeruARusia2018.csv” con 3 000 ítems de tuits etiquetados siguiendo los estándares adecuados que la hacen propicia  para que la comunidad investigadora pueda seguir experimentando sobre ella y halle mejores resultados; así como 376 250 tuits como raw data.Palabras Clave: Análisis de opinión, big data, clasificación de texto, MLlib, red social, Spark.