APLICACIÓN DE MINERÍA DE TEXTO PARA EL ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS DEL SERVICIO DE TELEFONÍA MÓVIL EN EL ECUADOR
DOI:
https://doi.org/10.15628/holos.2020.7994Palabras clave:
Análisis de sentimentos, CRISP-DM, minería de datos, minería de texto, telefonía móvilResumen
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.Descargas
Citas
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
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Português (Brasil)
English
Español (España)
Français (France)
