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Del data driven al data feeling: análisis de sentimiento en tiempo real de mensajes en español sobre divulgación científica usando técnicas de aprendizaje automático

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dc.creatorSánchez Holgado, Patriciaspa
dc.creatorMartín Merino Acera, Manuelspa
dc.creatorBlanco Herrero, Davidspa
dc.date.accessioned2023-06-14T19:08:48Z
dc.date.available2023-06-14T19:08:48Z
dc.date.created2019-07-20spa
dc.date.issued2020-01-17spa
dc.descriptionLos cambios producidos en los últimos años en cuanto a modelos de comunicación social han llevado a todos los sectores a adaptarse a los nuevos medios para alcanzar a su público. La comunicación de la ciencia no es una excepción. La manera en que se distribuyen contenidos sobre ciencia está cambiando debido a la presencia creciente de tecnologías, y la red social Twitter se ha convertido en un importante aliado debido a su gran volumen de usuarios. En el presente trabajo, se utilizan técnicas de aprendizaje automático para desarrollar un clasificador —que funciona en tiempo real— de sentimiento relacionados con mensajes publicados en Twitter. Para ello, se descargaron 200 000 tweets destinados a construir un corpus de entrenamiento limpio y procesado de 10 000 textos etiquetados, la mitad positivos y la mitad negativos, sobre ciencia en español. El corpus permite entrenar el modelo de aprendizaje automático y construir un prototipo OpScience, capaz de determinar el sentimiento de mensajes publicados en Twitter en tiempo real. Los resultados relacionados con la exactitud del clasificador corresponden al 72 %. Estos resultados pueden ayudar a darle mayor valor a temas de la comunicación científica en un espacio de debate social y predecir intereses o tendencias futuras, como se pudo comprobar en una prueba en enero de 2019.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.doi https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/disertaciones/a.7691spa
dc.identifier.issn1856 9536spa
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/39743
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad del Rosariospa
dc.publisherUniversidad de Los Andesspa
dc.publisherUniversidad Complutense de Madridspa
dc.publisher.departmentEditorial Universidad del Rosariospa
dc.relation.citationTitleAnuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social "Disertacionesspa
dc.relation.ispartofAnuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social "Disertaciones"; Vol. 13 Núm. 1 (2020)spa
dc.relation.urihttps://revistas.urosario.edu.co/index.php/disertaciones/article/view/7691spa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalspa
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by nc nd/4.0spa
dc.sourceAnuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social "Disertacionesspa
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosariospa
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocURspa
dc.subjectAnálisis de sentimientospa
dc.subjectAprendizaje automático supervisadospa
dc.subjectTwitterspa
dc.subjectComunicación científicaspa
dc.subject.keywordSentiment analysiseng
dc.subject.keywordTwittereng
dc.subject.keywordSupervised machine learningeng
dc.subject.keywordScientific communicationAnálise de Sentimentoeng
dc.subject.keywordaprendizagem automática supervisadaeng
dc.subject.keywordTwittereng
dc.subject.keywordcomunicação científicaeng
dc.titleDel data driven al data feeling: análisis de sentimiento en tiempo real de mensajes en español sobre divulgación científica usando técnicas de aprendizaje automáticospa
dc.title.TranslatedTitleFrom Data Driven to Data Feeling: Sentiment Analysis in Real Time of Messages in Spanish about Scientific Communication Using Machine Learning Techniqueseng
dc.title.TranslatedTitleDo data driven ao data feeling: análise de sentimento no tempo real de mensagens em espanhol sobre divulgação científica usando técnicas de aprendizagem automáticaeng
dc.typearticlespa
dc.type.hasVersioninfo:eu repo/semantics/publishedVersionspa
dc.type.spaArtículo
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Nombre:
del_data_driven_al_data_feeling_analisis_de_sentimiento_en_tiempo_real_de_mensajes_en_español_sobre_divulgacion_cientifica_usando_tecnicas_de_aprendizaje_automatico.pdf
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Anuario electrónico de estudios en Comunicación Social "Disertaciones"