Comparación de métodos para clasificar comentarios de lugares turísticos por medio de análisis de sentimiento

• Autor: Herrera Sarmiento, Luis Guillermo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad de Lima
• Repositorio: ULIMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/12195
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12724/12195
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Turismo; Redes sociales; Tourists; Tourism; Social networks; Emociones y sentimientos; Emotions and feelings; Turistas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Hoy en día los turistas luego de visitar algún destino plasman sus experiencias como opiniones en diversas fuentes turísticas, redes sociales y/o sitios web turísticos, siendo esta información valiosa para empresas turísticas o relacionadas a ello, para identificar en qué lugar se puede enriquecer la experiencia de la visita (una oportunidad de mejora). Asimismo, promover la atención de los turistas durante la planificación de sus viajes, ya que la información existente puede ser abrumadora. En esta investigación se tomó el sitio web TripAdvisor para adquirir los comentarios acerca los sitios de interés y se realizó la comparación de tres técnicas para la clasificación de estos comentarios: Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes (NB) y Método propuesto basado en SVM y Chi Square como método de selección de características. La técnica híbrida propuesta obtuvo el mejor resultado, seguido de SVM y por último Naïve Bayes cada una con 80.27%, 78.53% y 76.91% de precisión respectivamente. Se concluye que es factible realizar la clasificación automática y obtener los lugares con mayor proporción de reseñas negativas.