Title: Análisis de sentimiento en redes sociales mediante técnicas de aprendizaje
University that offers the project: University of Coruña
Director: Lombardía Cortiña, María José
Student: Platas García, Víctor
Summary:
El avance de la comunicación digital ha consolidado a las redes sociales y plataformas de interacción como
fuentes masivas de datos no estructurados para medir la opinión pública, las tendencias sociales y la
percepción de los usuarios. Extraer conocimiento estadístico riguroso a partir de este tipo de datos requiere
integrar algoritmos de aprendizaje estadístico y Procesamiento del Lenguaje Natural con métodos de
inferencia y modelización.
Este Trabajo Fin de Máster plantea el desarrollo de una metodología general para la recolección,
clasificación e inferencia estadística sobre datos de texto procedentes de redes sociales. En una primera
fase, se empleará el lenguaje Python para la extracción, limpieza y preprocesamiento de los textos. A
continuación, se aplicarán métodos de aprendizaje estadístico supervisado y arquitecturas avanzadas de
aprendizaje profundo basadas en Transformers para la categorización automática del sentimiento en clases
multinomiales (positivo, negativo, neutro) o en un continuo numérico de polaridad.
La fase central del trabajo consistirá en el análisis e inferencia estadística sobre los indicadores de
sentimiento extraídos. Se emplearán diversas técnicas de modelización y análisis de datos para estudiar la
dinámica de la opinión pública, evaluar patrones de comportamiento y analizar la relación del sentimiento
con eventos o contextos de interés. La propuesta metodológica se validará mediante su aplicación a casos
de uso prácticos en escenarios reales.
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