Identificación del sentimiento expresado usando redes sociales en un contexto político

• Autores: Bohorquez Lopez, Victor Wilfredo, Méndez Lazarte, Christiam Ismael, Altube, Lucas, Santana, Enmanuel
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad de Lima
• Repositorio: ULIMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/9315
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12724/9315
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Emociones; Opinión pública; Redes sociales en Internet; Emotions; Public opinion; Online social networks; Argentina; Temas sociales

Este estudio pretende proponer una solución al problema de identificar el sentimiento de comentarios en español, debido a las variaciones idiomáticas existentes en los diversos países Latinoamericanos, plasmados en redes sociales usando como ejemplo el contexto político de una provincia de Argentina. Para lograrlo, se utilizó una combinación de un algoritmo de aprendizaje no supervisado, para hacer la pseudo clasificación, con un algoritmo de aprendizaje supervisado, para el modelo de clasificación. Los resultados muestran que el nivel de precisión obtenido es 93%, lo cual es mayor que los niveles de precisión encontrados en estudios previos. Entre las contribuciones del estudio podemos resaltar la necesidad de incluir una capa de pre-procesamiento, para corregir faltas ortográficas y reducir la vectorización al generar un clasificador con mayor precisión; y un proceso de pseudo-clasificación, como alternativa de clasificar de forma manual miles de comentarios para lograr un dataset para entrenamiento de un clasificador.