Modelo de extracción y análisis de información de la red social Twitter

Abstract

Hoy en día, cada vez tiene más importancia que el contenido de la web sea accesible en el mismo momento de su creación. Al mismo tiempo, Twitter es una red social ampliamente utilizada para acceder a información en tiempo real ya que la gran mayoría de su contenido es accesible de forma pública. El objetivo de este proyecto es la extracción de información accesible a través de Twitter, así como la investigación de las posibilidades existentes para su procesamiento y análisis. En este proyecto se hace una revisión tanto de artículos de investigación como de servicios relacionados con el uso de información que provee Twitter, seguida de la definición de un marco teórico que clasifique toda esa información. Se presenta el diseño de un modelo orientado en la extracción y análisis de información obtenida desde Twitter en español. Concretamente, se ha centrado en tweets publicados sobre diferentes temas de actualidad escritos por cuatro de los que más importantes medios de comunicación escrita y televisión. Distintos aspectos de la aplicación implementada han sido evaluados. La evaluación del clasificador de texto obtiene una precisión del 97%. Los resultados obtenidos nos permiten concluir que el modelo es capaz de determinar las preferencias actuales locales, a partir de examinar los múltiples, dispersos y poco estructurados tweets, así como revelar información necesaria para que poder percatarse sobre qué temas se está hablando, cuáles han sido los mensajes más populares, cómo se relacionan esas tendencias entre sí y cómo ha sido la evolución en el tiempo de los trendingtopics más importantes.