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    Análisis de sentimiento para determinar patrones predictivos de problemas de crisis reputacional en hoteles de Bogotá
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Silva López, Juan Manuel; Mora Cardona, Mario Julián
    Este proyecto se centró en el análisis de reseñas de hoteles en Bogotá con el objetivo de identificar patrones textuales y temporales asociados a posibles crisis de reputación empresarial. Mediante el uso de herramientas de ciencia de datos como Python, Jupyter Notebook y bibliotecas especializadas como Pandas, Scikit-learn y NLTK, se procesaron miles de opiniones de usuarios para construir un modelo predictivo basado en sentimientos negativos. Se realizó un análisis de series de tiempo sobre reseñas negativas, identificando patrones estacionales y periodos críticos que pueden servir como alertas tempranas. Este componente permitió incorporar una dimensión temporal valiosa para la toma de decisiones estratégicas. Se aplicaron técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), incluyendo lematización y vectorización, para transformar el texto en variables cuantificables. A partir de una función de clasificación que distinguía entre estados de crisis y no crisis, se entrenaron cuatro algoritmos de aprendizaje supervisado: Regresión Logística, Random Forest, Support Vector Machine (SVM) y MLPClassifier. Cada modelo fue evaluado antes y después del ajuste de hiperparámetros mediante GridSearchCV, siendo el SVM y el MLP los que lograron mejores métricas de precisión y recall en la predicción de crisis. En conjunto, el proyecto demuestra la viabilidad de utilizar análisis de sentimientos y aprendizaje automático para fortalecer la gestión reputacional en el sector hotelero, con potencial de escalabilidad a otras industrias dependientes de plataformas de opinión digital.