Los mensajes de Twitter están siendo cada vez más usados para determinar el sentimiento de los consumidores de servicios o productos. Para ello se hacen uso de diversas técnicas computacionales, desde las tradicionales adaptadas de problemas de clasificación de textos y las recientes que usan modelos de aprendizaje de máquina. En ambos enfoques se debe desarrollar una serie de etapas que van desde el pre–procesamiento hasta la evaluación. El presente documento muestra el resultado del proceso de aplicación de diversas técnicas de Análisis de Sentimiento para poder asignar una polaridad positiva, negativa o neutral a los tweets de los consumidores de telefonía celular en el Perú, con la finalidad de poder identificar cual es el comportamiento que presentan los clientes de las empresas de telefonía celular representado en opiniones vertidas en la red social Twitter. Para ello se extrajeron 26,917,539 publicaciones de la red social Twiter durante 2 periodos, cada uno de 30 días. Estas publicaciones corresponden a los tweets de los seguidores de tres empresas de telefonía celular en el Perú, incluyendo una relativamente nueva en el mercado peruano. El procedimiento seguido comprendió las siguientes tareas: a) Recolección de tweets de los seguidores de las empresas de telefonía celular; b) Pre–procesamiento de la data obtenida para poder identificar elementos importantes de cada tweet; c) Filtrado de elementos poco relevantes, o ruido; y d) Clasificación de cada publicación basado en las características obtenidas en etapas previas. Los resultados obtenidos nos muestran que la introducción de un diccionario de lexicones incrementó el número de términos que pueden ser considerados para la clasificación. Así mismo, el uso de este diccionario al cual se le aumento nuevos términos permitió incrementar la tasa de clasificación en un 0,75%. Finalmente, gracias a estas técnicas de análisis de sentimiento, es posible explotar el contenido de redes sociales de manera que puedan servir a las corporaciones para la toma de decisiones, especialmente de servicio a sus usuarios. / Tesis

El análisis de la influencia social nos permite estudiar la manera de determinar la opinión de las personas utilizando como medio el intercambio de información. Dentro de esta disciplina, la identificación líderes de opinión tiene como finalidad identificar a las personas que ejercen un mayor nivel de influencia. La identificación de líderes de opinión se usa en campañas de marketing viral, sistemas de recomendación de productos y en sistemas de detección de anómalas en redes de telefonía móvil. Debido a que los medios sociales se han transformado en la fuente de datos más representativa y relevante para entender el comportamiento de las personas, el análisis de influencia se ha convertido en una de las tecnologías más importantes en las industrias modernas de información y servicios. Existen diversos métodos para identificar a los líderes de opinión. En este trabajo se plantea un algoritmo híbrido para cuantificar la influencia de acuerdo a atributos estáticos y de interacción de los usuarios pertenecientes a una red social. Los algoritmos híbridos requieren la representación de las interacciones de los usuarios mediante grafos. Por ello, se implementó un algoritmo de construcción, de segmentación y de visualización de grafos con el objeto de abordar los desafíos que involucra identificar y cuantificar la influencia de los usuarios en grandes redes sociales. El procedimiento fue aplicado en mensajes que tratan sobre el calentamiento global, recolectados desde la plataforma de Twitter con el objetivo de representar en un grafo, a los usuarios interesados en el tema. Los líderes de opinión seleccionados a partir del algoritmo propuesto representan mejor la influencia ganada a través del proceso de difusión. Este documento consta de 6 Capítulos: El capítulo 1 busca venir el problema y el enfoque adoptado en este trabajo. El Capítulo 2 describe los diversos conceptos, métodos, procesos y herramientas utilizados en el análisis de influencia social tanto en el presente trabajo y estudios relacionados. El Capítulo 3 describe los trabajos previos que busquen identificar líderes de opinión en grandes redes sociales. El Capítulo 4 describe el procedimiento de análisis de influencia social desarrollado. El Capítulo 5 describe los resultados obtenidos en la ejecución del procedimiento propuesto. Finalmente, el Capítulo 6 presentamos las conclusiones y recomendaciones obtenidas producto de trabajo realizado. / Tesis

Los mensajes de Twitter están siendo cada vez más usados para determinar el sentimiento de los consumidores de servicios o productos. Para ello se hacen uso de diversas técnicas computacionales, desde las tradicionales adaptadas de problemas de clasificación de textos y las recientes que usan modelos de aprendizaje de máquina. En ambos enfoques se debe desarrollar una serie de etapas que van desde el pre–procesamiento hasta la evaluación. El presente documento muestra el resultado del proceso de aplicación de diversas técnicas de Análisis de Sentimiento para poder asignar una polaridad positiva, negativa o neutral a los tweets de los consumidores de telefonía celular en el Perú, con la finalidad de poder identificar cual es el comportamiento que presentan los clientes de las empresas de telefonía celular representado en opiniones vertidas en la red social Twitter. Para ello se extrajeron 26,917,539 publicaciones de la red social Twiter durante 2 periodos, cada uno de 30 días. Estas publicaciones corresponden a los tweets de los seguidores de tres empresas de telefonía celular en el Perú, incluyendo una relativamente nueva en el mercado peruano. El procedimiento seguido comprendió las siguientes tareas: a) Recolección de tweets de los seguidores de las empresas de telefonía celular; b) Pre–procesamiento de la data obtenida para poder identificar elementos importantes de cada tweet; c) Filtrado de elementos poco relevantes, o ruido; y d) Clasificación de cada publicación basado en las características obtenidas en etapas previas. Los resultados obtenidos nos muestran que la introducción de un diccionario de lexicones incrementó el número de términos que pueden ser considerados para la clasificación. Así mismo, el uso de este diccionario al cual se le aumento nuevos términos permitió incrementar la tasa de clasificación en un 0,75%. Finalmente, gracias a estas técnicas de análisis de sentimiento, es posible explotar el contenido de redes sociales de manera que puedan servir a las corporaciones para la toma de decisiones, especialmente de servicio a sus usuarios. / Tesis