• Mi Re-Unir
    Búsqueda Avanzada
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
    Ver ítem 
    •   Inicio
    • RESULTADOS DE INVESTIGACIÓN
    • Artículos Científicos WOS y SCOPUS
    • Ver ítem
    •   Inicio
    • RESULTADOS DE INVESTIGACIÓN
    • Artículos Científicos WOS y SCOPUS
    • Ver ítem

    Técnicas para la Clasificación de Sentimientos en Redes Sociales como Apoyo en el Marketing Digital

    Autor: 
    Romero Moreno, Fredy Yarney
    ;
    Sanchez Martelo, Carlos Augusto
    ;
    Alfonso Corredor, Breed Yeet (1)
    ;
    Sanchez Cifuente, Joaquin Fernando
    ;
    Ospina López, Juan Pablo
    Fecha: 
    09/2020
    Palabra clave: 
    redes sociales; minería de opinión; técnicas para la clasificación de sentimientos; máquinas de Soporte Vectorial; marketing digital y redes sociales; social networking; opinion mining; techniques for the classification of sentiments; support vector machines; digital marketing and social networks; Scopus
    Tipo de Ítem: 
    Articulo Revista Indexada
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/11414
    Dirección web: 
    https://www.proquest.com/openview/10505af13f0740e170a77dec671c59e9/1?pq-origsite=gscholar&cbl=1006393
    Open Access
    Resumen:
    Las redes sociales han evolucionado la forma de comunicarnos, se han convertido en una nueva fuente de información y de expresión. Se trata de una comunicación espontanea, libre, inmediata, diversa y universal, que permite a las personas, participar activamente en los temas de su interés. El contenido que se genera en la interacción con las redes sociales es vasto y se ha convertido en una valiosa fuente de información, que requiere ser analizada y explorada mediante la aplicación de técnicas para la clasificación o etiquetado de sentimientos, con el propósito de encontrar patrones o tendencias en el comportamiento de las personas, que apoyen a las organizaciones en el fortalecimiento de sus tareas relacionadas con marketing digital. Este artículo hace un recorrido teórico por diversas técnicas utilizadas para la clasificación de sentimientos en medios sociales. Se propone el clasificador lineal de aprendizaje supervisado SVM (Support Vector Machines) para la clasificación o etiquetado de sentimientos en redes sociales.
    Descripción: 
    Social networks have evolved the way we communicate; they have become a new source of information and expression. It is a spontaneous, free, immediate, diverse and universal communication, which allows people to actively participate in topics of their interest. The content generated in the interaction with social networks is vast and has become a valuable source of information, which needs to be analyzed and explored by applying techniques for the classification or labeling of sentiments, in order to find patterns or trends in people’s behavior, which support organizations in strengthening their tasks related to digital marketing. This article takes a theoretical tour of various techniques used to classify feelings on social media. The SVM (Support Vector Machines) supervised learning linear classifier is proposed for the classification or labeling of sentiments in social networks.
    Mostrar el registro completo del ítem
    Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(es)
    • Artículos Científicos WOS y SCOPUS

    Estadísticas de uso

    Año
    2012
    2013
    2014
    2015
    2016
    2017
    2018
    2019
    2020
    2021
    2022
    Vistas
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    109
    56
    Descargas
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    0

    Ítems relacionados

    Mostrando ítems relacionados por Título, autor o materia.

    • Análisis de sentimiento a las opiniones generadas en la red social twitter: Marketing Político 

      Romero Moreno, Fredy Yarney; Sanchez Martelo, Carlos Augusto; Alfonso Corredor, Breed Yeet (1); Sanchez Cifuentes, Joaquin Fernando; Ospina López, Juan Pablo (RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao, 2020)
      Las opiniones que se generan en la red social Twitter son un contenido con carga emocional que, por su naturaleza no estructurada, requieren ser analizadas y exploradas mediante la utilización de técnicas para el análisis ...
    • Alexitimia y depresión en mayores que practican actividad física dirigida 

      Medina-Porqueres, Iván; Romero-Galisteo, Rita Pilar; Gálvez Ruiz, Pablo (1); Moreno-Morales, Noelia; Sánchez-Guerrero, Eduardo; Cuesta-Vargas, Jesús Sebastián; Mate-Pacheco, Francisco; Barón-López, Francisco Javier (Revista Iberoamericana de Ciencias de la Actividad Física y el Deporte, 2016)
      La relación entre la alexitimia y la depresión y los factores sociodemográficos ha sido estudiada en personas mayores. Sin embargo, el papel atenuador del ejercicio en estas afecciones aún debe ser determinado. En el ...
    • Viscoelastic Effects on the Response of Electroelastic Materials 

      Díaz-Calleja, Ricardo; Ginestar, Damian; Compan Moreno, Vicente; Llovera-Segovia, Pedro; Burgos-Simon, Clara; Cortes, Juan Carlos; Quijano, Alfredo; Díaz-Boils, Joaquin (1) (Polymers, 2021)
      Electroelastic materials, as for example, 3M VHB 4910, are attracting attention as actuators or generators in some developments and applications. This is due to their capacity of being deformed when submitted to an electric ...

    Mi cuenta

    AccederRegistrar

    ¿necesitas ayuda?

    Manual de UsuarioAutorización TFG-M

    Listar

    todo Re-UnirComunidades y coleccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosPalabras claveTipo documentoTipo de accesoEsta colecciónPor fecha de publicaciónAutoresTítulosPalabras claveTipo documentoTipo de acceso






    Aviso Legal Política de Privacidad Política de Cookies Cláusulas legales RGPD
    © UNIR - Universidad Internacional de La Rioja
     
    Aviso Legal Política de Privacidad Política de Cookies Cláusulas legales RGPD
    © UNIR - Universidad Internacional de La Rioja