Análisis de Temas Utilizando Twitter: Una Aplicación del Modelo LDA al Caso Colombiano
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En la actualidad, los avances tecnológicos han logrado que las personas estén cada vez más conectadas entre sí. Las redes sociales han facilitado la comunicación instantánea no solo entre personas que se conocen ya sea por ser amigos, familiares, pareja, sino también entre personas desconocidas que comparten cosas en común, o nada en común.
De acuerdo con (Alvino, 2021), Twitter es una de las redes sociales más usadas en el mundo, con más de 322 millones de usuarios ha cifras del mes de julio del año 2021, y se basa en la publicación de microblogs en los cuales las personas publican por escrito principalmente, lo que están pensando en el momento.
Es una red social perfecta para aquellas personas que, por su reconocimiento o fama, pueden influir fácilmente con sus opiniones, gracias a su gran número de admiradores o seguidores.
Twitter en los últimos años ha diseñado una API la cual permite poder conectarse a la información que cada segundo se produce en su plataforma, de los más de 322 millones de usuarios. Para acceder a esta información, se utilizan 2 lenguajes de programación principales: R y Python.
En el actual trabajo, se utiliza la API de Twitter, pues gracias a esta herramienta, se pueden descargar los datos, las opiniones que se están posteando en tiempo real a cada minuto en la red social. Con estos datos, se pueden realizar análisis, por ejemplo, análisis exploratorios sobre las opiniones de las personas, que piensan de las elecciones locales en las ciudades capitales, pues se pueden aplicar diferentes tipos de filtros de ubicación, y obtener datos de ciudades en específico, lo cual se realiza en este trabajo.
Con lo anterior, también se usará distintas técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), para poder obtener conclusiones correspondientes a los temas de interés, y a través de los hallazgos, obtener resultados. La principal técnica que se usó en el siguiente trabajo corresponde a las técnica de modelado de tópicos, en especial, el modelo LDA (\textit{Latent Dirichlet Allocation} por sus siglas en ingles).
La asignación de Dirichlet Latente (LDA) es un modelo estadístico generativo que permite explicar conjuntos de observaciones mediante grupos no observados que explican por qué algunas partes de los datos son similares (Blei et.al 2003).
Se puede decir que existen dos clases de modelados de tópicos, que son los modelos de tópicos lineares y los modelos de tópicos probabilísticos. Un ejemplo del modelo lineal es el modelo de Asignación Semántica Latente (LSA) y un ejemplo del modelo probabilístico es el modelo de Asignación de Dirichlet Latente, que es el modelo principal del actual trabajo. Se han desarrollado trabajos similares, el cual uno de ellos es el de Guarnizo, E. \& Monroy, A. (2021), en el cual se trato de inferir la aceptabilidad publica sobre el tema de la jurisdicción especial para la paz, utilizando opiniones sobre este tema en específico, tomado de redes sociales.
Estos resultados se pueden implementar en cuestiones de política pública, o de influencia política, teniendo en cuenta el panorama pre electoral que afronta Colombia, y aún más con los sucesos como la pandemia de Covid 19, el Paro Nacional, o el recrudecimiento de la violencia. (Haselmayer & Jenny, 2016)
Abstract
According to (Alvino, 2021), Twitter is one of the most used social networks in the world, with more than 322 million users has figures for the month of July 2021, and is based on the publication of microblogs in which people mainly publish in writing what they are thinking at the moment.
It is a perfect social network for those people who, due to their recognition or fame, can easily influence their opinions, thanks to their large number of fans or followers.
Twitter in recent years has designed an API which allows you to connect to the information that is produced every second on its platform, from the more than 322 million users. To access this information, 2 main programming languages are used: R and Python.
In the current work, the Twitter API is used, because thanks to this tool, you can download the data, the opinions that are being posted in real time every minute on the social network. With this data, analyzes can be carried out, for example, exploratory analyzes on people's opinions about local elections in capital cities, since different types of location filters can be applied, and data can be obtained from specific cities, which is done in this job. In addition, the classification will be made between whether what users post has a positive or negative feeling.
With the above, different Natural Language Processing (NLP) techniques will also be used, in order to obtain conclusions corresponding to the topics of interest, and through the findings, obtain results. The main technique that will be used in the following work corresponds to topic modeling techniques, especially the LDA (\textit{Latent Dirichlet Allocation} model).
The Latent Dirichlet Allocation (LDA) is a generative statistical model that allows explaining sets of observations by means of unobserved groups that explain why some parts of the data are similar (Blei et.al 2003).
It can be said that there are two kinds of topic modeling, which are linear topic models and probabilistic topic models. An example of the linear model is the Latent Semantic Assignment (LSA) model and an example of the probabilistic model is the Dirichlet Latent Assignment model, which is the main model of real work. Similar works have been developed, one of which is Guarnizo, E. \& Monroy, A. (2021), in which public acceptability on the subject of the special jurisdiction for peace was tried to be inferred, using opinions on this specific topic, taken from social networks.
These results can be implemented in matters of public policy, or political influence, taking into account the pre-electoral panorama that Colombia faces, and even more so with events such as the Covid 19 pandemic, the National Strike, or the resurgence of violence. (Haselmayer & Jenny, 2016)
Idioma
spa
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Citación
Diaz Rubiano, M. A. (2022). Análisis de Temas Utilizando Twitter: Una Aplicación del Modelo LDA al Caso Colombiano. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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