En el marco de estudio de la comunicación política existe un creciente interés por el uso del big data que ofrecen los nuevos medios sociales para evaluar, visualizar, entender y analizar la relación existente entre los políticos y sus partidos, y los propios comunicadores políticos, con presencia en las redes virtuales. La mayoría del trabajo realizado se basa en el análisis automático de sentimientos usando diccionarios que califican palabras, dándoles un valor positivo o negativo; sin embargo, los métodos de análisis predictivo de sentimientos basado en el aprendizaje automático supervisado son aún escasos en la investigación en comunicación.
En este contexto, la herramienta que aquí se presenta supone un acercamiento real al big data, disponible para su libre uso y aplicación en el estudio de las redes sociales y la comunicación política, a partir del análisis de sentimientos automatizado y el análisis predictivo de sentimientos.
¿Qué es AUTOCOP-ES?
Se trata de un clasificador basado en el aprendizaje automático (machine learning) que clasificará los mensajes extraídos de Twitter a partir del sentimiento positivo y/o negativo que estos expresen, con el fin de predecir la tendencia de las discusiones en tiempo real sobre un tema concreto. Para el desarrollo de esta herramienta se ha construido a priori un corpus etiquetado único de 8000 tweets escritos en español con información sobre los principales partidos políticos de España (2000 para cada uno: #Psoe, #PP, #Podemos y #Ciudadanos), durante fechas no electorales, divididas en tonos positivos y negativos. Este corpus permitirá el entrenamiento de 6 modelos supervisados de machine learning en español.
En este sentido, el clasificador que se propone presenta varias innovaciones derivadas de la investigación científica-técnica que realizamos en la USAL a través del Observatorio de Contenidos Audiovisuales (OCA) y que pueden ser transferidas rápidamente al mercado luego de la prueba de concepto.
¿Qué innovaciones presenta?
¿Qué problemas soluciona?
Objetivos del proyecto
¿Qué usuarios utilizarían AUTOCOP?
Equipo
Descargas de AutoCop
- Descargar AutoCop en inglés para problemas de Big Data (computación distribuida en Spark)
- Descargar AutoCop en español para computo local
Prueba de concepto competitiva financiada por la Fundación General de la Universidad de Salamanca [Plan TCUE 2015-2017 Fase 2]