Browsing by Subject "Twitter"

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    Análisis de sentimientos utilizando aprendizaje automático de menciones en twitter para la secretaría de movilidad de Bogotá
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Quiñonez Romero, Luis Eduardo; Carbonell García, Luisa Fernanda; Peralta Alean, Andrés Gabriel; Pabón Burbano, María Constanza
    La evolución de la sociedad moderna ha llevado a la instauración de urbes de gran densidad en donde difícilmente se logra mantener un balance entre las zonas de trabajo, estudio y las zonas residenciales, lo que genera desplazamientos considerables para la población media dentro de su ciclo de cotidianidad. La ciudad de Bogotá no es la excepción a estas condiciones, por lo que la Secretaría de Movilidad asume un reto en la implementación de medidas que agilicen el transporte de los ciudadanos. Un desafío subyacente en la implementación de estas medidas es la medición de su efectividad, donde la percepción de los usuarios juega un papel fundamental en la evolución de los planes de movilidad y la identificación de necesidades y ajustes de las iniciativas actuales. En ese sentido las redes sociales operan como compiladores masivos de percepciones sobre la gestión realizada, generando que la Secretaría enfoque esfuerzos de comunicación sobre la red social twitter, queriendo contar con un mecanismo automatizado que permita identificar las tendencias en cuanto a las percepciones de los usuarios. Para tal fin se pretende desarrollar un análisis de sentimientos con un modelo de clasificación de aprendizaje supervisado, el cual permita, mediante una aplicación en línea usando uno o varios modelos entrenados, identificar y clasificar conjuntos de tweets.
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    Detección de publicaciones generadas por bots en twitter
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Vera Leyton, Brayan David; Pabón, María Constanza
    La presencia de los bots en plataformas de redes sociales tales como Twitter, Facebook e Instagram, han generado una gran problemática en la comunidad de usuarios, ya que la mayoría de estos bots son maliciosos y buscan difundir información, que en muchos casos puede ser errónea y perjudicial para el buen nombre de la comunidad que usa este tipo de plataformas. Por lo cual, la detección de bots sociales es un mecanismo de defensa para los usuarios en contra de la difamación y el daño al buen nombre de cada uno de los afectados por cuentas automatizadas. Además, ayuda a las empresas a filtrar grandes volúmenes de información errónea que perjudica la imagen y el buen nombre de dichas empresas. En este proyecto de grado se realizó una investigación de los estudios realizados en los últimos años en la detección de bots en las redes sociales. Este estudio se realizó con el objetivo de seleccionar dos técnicas de aprendizaje automático utilizadas para esta tarea en especifico. Árbol de decisión y red neuronal convolucional, fueron las técnicas seleccionadas, implementadas y evaluadas por medio de las métricas más utilizadas en los artículos examinados, además de comparar los resultados obtenidos entre ambas técnicas.