Resumen (Tarea 2) – Matemáticas de la vida cotidiana

 The emergence of social media data and sentiment analysis in election prediction

 

Este trabajo es un resumen, es decir una “review”, de publicaciones en las que se estiman decisiones electorales en base a datos recogidos en redes sociales. El estudio realiza una evaluación de varios métodos volumétricos de recogida de datos en redes sociales para el análisis del sentimiento a la hora de predecir decisiones cruciales. El análisis volumétrico considera cantidad de seguidores, posts compartidos y me gustas de candidatos y/o partidos para realizar la estimación. De esta forma, se trata de extrapolar el sentimiento generalizado que existe detrás de millones de opiniones en redes sociales (Por ejemplo, en twitter, se escriben 500 millones de tweets al día). El trabajo expone y explica de forma generalizada distintas formas de obtención de datos de twitter, así como el filtrado de estos datos y la identificación del sentimiento en los datos recogidos. Gracias la eclosión del “Deep learning” el autor expone que ha habido una gran evolución en el estudio del sentimiento a través del estudio semántico de los tweets. Esta evolución se debe, en gran medida, a las mejoras en las técnicas de incrustación de palabras para la extracción de características y el uso de complejas arquitecturas de redes neuronales. Otro corriente para el estudio del sentimiento se basa en el estudio del léxico. Sin embargo, los métodos tradicionales para este tipo de clasificaciones como el “machine learning” o el estudio del léxico se han visto claramente superados por los modelos de “Deep learning”.

En este caso, al tratarse de una “review” las graficas que observamos no contienen un gran volumen de datos. Exponen, de forma clara, la frecuencia con la que se utilizan las distintas corrientes y técnicas de análisis basadas en el estudio de las redes sociales y estimación de sentimientos. Expone el uso de cada enfoque en solitario, así como la utilización de una combinación los distintos enfoques. Igualmente, profundiza en el tipo de técnica de análisis utilizado en cada enfoque.

 

 

Fuente: https://link.springer.com/article/10.1007/s12652-020-02423-y