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Septiembre-octubre de 2017, vol. 26, núm. 5
Comunicación política II


Análisis supervisado de sentimientos políticos en español: clasificación en tiempo real de tweets basada en aprendizaje automático

Carlos Arcila-Calderón, Félix Ortega-Mohedano, Javier Jiménez-Amores, Sofía Trullenque

Este artículo está en abierto

Resumen: Se describe y evalúa la aplicación de la técnica análisis supervisado de sentimientos en comunicación política a través de un clasificador en tiempo real de opiniones políticas en tweets en español utilizando técnicas de aprendizaje automático (machine learning), tanto en un ordenador local como usando computación distribuida comercial para problemas de datos masivos (big data). Describimos las técnicas y métodos emergentes asociados y analizamos las oportunidades que para la comunicación política representan estas innovaciones.

Palabras clave: Análisis supervisado de sentimientos; Opinión política; Twitter; Aprendizaje automático; Big data; Datos masivos; Tweets políticos.

Supervised sentiment analysis of political messages in Spanish: Real-time classification of tweets based on machine learning

Abstract: This article describes and evaluates the application of the supervised sentiment analysis in political communication through a real-time classifier of political opinions in Spanish tweets using machine learning techniques, both on a local computer and using distributed computing for big data problems. We describe the associated emerging methods and techniques and analyze the opportunities that these innovations represent for political communication.

Keywords: Supervised sentiment analysis; Political opinion; Twitter; Machine learning; Big data; Political tweets.