Detección de publicaciones generadas por bots en twitter

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dc.contributor.advisorPabón, María Constanza
dc.contributor.authorVera Leyton, Brayan David
dc.date.accessioned2024-06-13T14:59:24Z
dc.date.available2024-06-13T14:59:24Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLa 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.
dc.description.abstractengThe presence of bots on social media platforms such as Twitter, Facebook and Instagram, have generated substantial problems in the user community, since most of these bots are malicious and seek to disseminate information, which in many cases can be erroneous and detrimental to the good name of the community that uses these types of platforms. Therefore, the detection of social bots is a defense mechanism made for users against defamation and damage to the image of each of those affected by automated accounts. In addition, it helps companies to filter large volumes of misinformation that damages the image and the reputation of these companies. In this paper, an investigation of studies conducted in recent years in detecting bots on social networks was carried out. This study has been made with the objective of selecting two machine learning techniques used for this specific task. Decision tree and convolutional neural network were the techniques selected, implemented and evaluated by means of the most used metrics in the arti cles examined, in addition to comparing the results obtained between both techniques.
dc.format.extent67 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2419
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectBots
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectMétricas
dc.subjectPreprocesamiento
dc.subjectTwitter
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.levelPregrado
dc.thesis.nameIngeniero de Sistemas y Computación
dc.titleDetección de publicaciones generadas por bots en twitterspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TP
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Ingeniería de Sistemas y Computación