APLICACIÓN DE MINERÍA DE TEXTO PARA EL ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS DEL SERVICIO DE TELEFONÍA MÓVIL EN EL ECUADOR

Autores

DOI:

https://doi.org/10.15628/holos.2020.7994

Palavras-chave:

Análisis de sentimentos, CRISP-DM, minería de datos, minería de texto, telefonía móvil

Resumo

El presente proyecto aplica técnicas de minería de texto a la extracción de comentarios en la red social Facebook de los perfiles oficiales de las empresas Movistar, Claro y CNT a nivel nacional, desde enero hasta mayo del 2018, sobre el servicio de telefonía móvil, con la finalidad de analizar el criterio positivo, negativo o neutro que expresan los internautas mediante el análisis de sentimientos, implementando la metodología CRISP-DM para la extracción y manipulación de la información generando reportes estadísticos. En base a las comparaciones realizadas de los términos comunes más frecuentes entre empresas, se determinó que la empresa Movistar cuenta con el mejor servicio de telefonía móvil a nivel nacional porque obtiene un 17% en términos negativos, siendo el porcentaje más bajo generado por parte de las opiniones de los usuarios seguidores, dando una ventaja considerable con respecto a los altos porcentajes negativos de las otras empresas.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Fabricio Javier Rivadeneira Zambrano, Facultad de Ciencias Informáticas, Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí

Profesor de la Facultad de Ciencias Informáticas, Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Manta, Manabí, Ecuador.

Master’s degree in Data Analytics. Universidade do Porto, Porto, Portugal.

Ingeniero en Sistemas. Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Manta, Ecuador.

Bryan Fernando Vélez Flores, Facultad de Ciencias Informáticas, Universidad Laica Eloy de Manabí

Ingeniero en Sistemas - Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Ecuador.

Wendy Jahayra Pinargote Mendoza, Facultad de Ciencias Informáticas, Universidad Laica Eloy de Manabí

Ingeniera en Sistemas - Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, Ecuador

Rodolfo Andres Rivadeneira Zambrano, Departamento de Procesos Químicos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Físicas y Químicas, Universidad Técnica de Manabí

Profesor de la Facultad de Ciencias Matemáticas, Físicas y Químicas, Universidad Técnica de Manabí

Silvia Mercedes Carvajal Rivadeneira, Unidad Educativa Julio Pierregrosse

Economista - Universidad Técnica de Manabí, Ecuador.Directora Pedagógica - Unidad Educativa Julio Pierregrosse

Referências

ACEVEDO MIRANDA CARLOS; CLORIO RODRIGUEZ RICARDO; ZAGAL FLORES ROBERTO; GARCÍA MENDOZA CONSUELO V. (2014). Arquitectura Web para análisis de sentimientos en Facebook con enfoque semántico. Obtenido de http://www.rcs.cic.ipn.mx/2014_75/Arquitectura%20Web%20para%20analisis%20de%20sentimientos%20en%20Facebook%20con%20enfoque%20semantico.pdf

ARCOTEL. (junio de 2018). Agencia de Regulación y Control de las Telecomunicaciones. Obtenido de Servicio Móvil Avanzado: http://www.arcotel.gob.ec/wp-content/uploads/2018/07/1.1.1-Lineas-activas-por-servicio_y_Densidad_May-2018_R.xlsx

BELINCHÓN, Y. (2015). MINERÍA DE DATOS. Obtenido de https://es.scribd.com/document/308398381/15mem-pdf

BUENAÑO, D., & Luján, S. (2016). Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante. Obtenido de https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/61852/1/ 2016_Buenao_Lujan_Tecnologia-innovacion.pdf

JACOBO, H. L. (enero de 2016). Análisis automático de opiniones. Obtenido de https://www.gelbukh.com/thesis/Hugo%20Librado%20Jacobo%20-%20MSc.pdf

MORENO, A. I. (2017). Técnicas estadísticas en Minería de Textos. Obtenido de https://idus.us.es/xmlui/bitstream/handle/11441/63197/Valero%20Moreno%20Ana%20Isabel%20TFG.pdf?sequence=1

NARVAEZ, M. S. (2017). Repositorio ESPE. Obtenido de https://repositorio.espe.edu.ec/bitstream/21000/13528/1/T-ESPE-053887.pdf

PIATETSKY, G. (2014). Kdnuggets. Obtenido de https://www.kdnuggets.com/2014/10/crisp-dm-top-methodology-analytics-data-mining-data-science-projects.html

RSTUDIO. (2018). Rstudio. Obtenido de https://www.rstudio.com/products/RStudio/

STROHNE. (08 de 01 de 2018). Facepager. Obtenido de https://github.com/strohne/Facepager/releases

Publicado

31/12/2020

Como Citar

Rivadeneira Zambrano, F. J., Vélez Flores, B. F., Pinargote Mendoza, W. J., Rivadeneira Zambrano, R. A., & Carvajal Rivadeneira, S. M. (2020). APLICACIÓN DE MINERÍA DE TEXTO PARA EL ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS DEL SERVICIO DE TELEFONÍA MÓVIL EN EL ECUADOR. HOLOS, 7, 1–16. https://doi.org/10.15628/holos.2020.7994

Edição

Seção

ARTIGOS

Artigos Semelhantes

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 > >> 

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.