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
; Sanchez Cifuente, Joaquin Fernando
; Ospina López, Juan Pablo
Fecha:
09/2020Palabra 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
Revista / editorial:
RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de InformacaoTipo de Ítem:
Articulo Revista IndexadaDirección web:
https://www.proquest.com/openview/10505af13f0740e170a77dec671c59e9/1?pq-origsite=gscholar&cbl=1006393Resumen:
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.
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