Este estudio responde a una necesidad social y al interés de profesionales de la actividad físico-deportiva por conocer la situación y condiciones sociales y familiares en la que viven los adultos mayores de 60 años del municipio de Tapachula Chiapas, México. Encontramos que en nuestro país (México) existen pocas investigaciones empíricas que aborden y describan las características y condiciones morfofuncionales y psicológicas de los sujetos de la tercera edad. En esta investigación se aportan datos sobre la situación sociodemográfica: estado civil, actividad laboral, nivel de estudios y condiciones económica, así como comportamientos, factores y correlatos ante la práctica físico-deportiva en tres momentos de la vida: etapa de dependencia familiar (desde la niñez hasta la formación de familia propia), etapa de independencia familiar (desde el matrimonio hasta que cumple los 59 años) y etapa de adulto mayor (mayor de 60 años), lo que nos permitió analizar la evolució n de los comportamientos de esta población.En concreto, se han recogido datos sobre lo que realizan práctica físico-deportiva, los que han abandonado y los que nunca han practicado actividades físico-deportivas, así como los motivos por los que tienen estos comportamientos y la autopercepción que poseen de su práctica física, su condición física y su salud.Como conclusión se puede afirmar que nuestra población tiene un alto nivel de analfabetismo, causado por un estancamiento de casi medio siglo, que los hábitos y los comportamientos han permanecido inamovibles, probablemente por la incipiente formación inicial del profesor de Educación Física que tiene un papel determinante en la formación de hábitos, llevando a esta población a tener muy baja tasa de practicantes de actividades físico-deportivas de tiempo libre y con algunos problemas de salud. Los mo-tivos de práctica se modifican con el paso de los años, en la etapa de la juventud se relacionan con los motivos intrínsecos. Sin embargo, en la etapa de adulto mayor de 60 años se vinculan, principalmente, con motivos extrínsecos relacionándose fuertemente con el sexo, nivel de estudios y situación económica. Pero el abandono y la total inactividad física se ligan con los motivos intrínsecos, como la salud y la enfermedad. / This study responds to a social necessity and to the interest of professionals of the physical-sport activity to know the social and familiar situation and conditions in which the adults live majors on 60 years of the municipality of Tapachula Chiapas, Mexico. We find that in our country (Mexico) few empirical investigations exist that approach and describe to the characteristics and morfofunctional and psychological conditions of the subjects of the third age. In this investigation data are contributed on the sociodemographic situation: civil state, economic labor activity, level of studies and conditions, as well as behaviors, factors and correlates before the physical-sport practice at three moments of the life: stage of familiar dependency (from the childhood to the formation of own family), stage of familiar independence (from the marriage until it turns the 59 years) and stage of greater adult (greater of 60 years), which allowed us to analyze the evolution of the behaviors of this population. In particular, data have taken shelter exceeds what they realize physical-sport practice, those that have left and those that never have practiced physical-sport activities, as well as the reasons by which have these behaviors and the self perception that they own of his physical practice, his physical training conditions and its health. As conclusion can be affirmed that our population almost half has a high level of illiteracy, caused by a stagnation of century, that the habits and the behaviors remained unremovable, probably by the incipient initial formation of the professor of Physical education that has a determining paper in the formation of habits, taking to this population to have very low rate of medical instructors of physical-sport activities of free time and with some problems of health. The reasons for practice modify with the passage of the years, in the stage of youth are related to the intrinsic reasons. Nevertheless, in the stage of greater adult of 60 years they tie, mainly, with extrinsic reasons being related strongly to sex, level of studies and economic situation. But the abandonment and the total physical inactivity league together with the intrinsic reasons, like the health and the disease.

[ES] En los últimos años, los modelos de aprendizaje automático profundo (AP) han revolucionado los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (PLN). Hemos sido testigos de un avance formidable en las capacidades de estos sistemas y actualmente podemos encontrar sistemas que integran modelos PLN de manera ubicua. Algunos ejemplos de estos modelos con los que interaccionamos a diario incluyen modelos que determinan la intención de la persona que escribió un texto, el sentimiento que pretende comunicar un tweet o nuestra ideología política a partir de lo que compartimos en redes sociales. En esta tesis se han propuestos distintos modelos de PNL que abordan tareas que estudian el texto que se comparte en redes sociales. En concreto, este trabajo se centra en dos tareas fundamentalmente: el análisis de sentimientos y el reconocimiento de la personalidad de la persona autora de un texto. La tarea de analizar el sentimiento expresado en un texto es uno de los problemas principales en el PNL y consiste en determinar la polaridad que un texto pretende comunicar. Se trata por lo tanto de una tarea estudiada en profundidad de la cual disponemos de una vasta cantidad de recursos y modelos. Por el contrario, el problema del reconocimiento de personalidad es una tarea revolucionaria que tiene como objetivo determinar la personalidad de los usuarios considerando su estilo de escritura. El estudio de esta tarea es más marginal por lo que disponemos de menos recursos para abordarla pero que no obstante presenta un gran potencial. A pesar de que el enfoque principal de este trabajo fue el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo, también hemos propuesto modelos basados en recursos lingüísticos y modelos clásicos del aprendizaje automático. Estos últimos modelos nos han permitido explorar las sutilezas de distintos elementos lingüísticos como por ejemplo el impacto que tienen las emociones en la clasificación correcta del sentimiento expresado en un texto. Posteriormente, tras estos trabajos iniciales se desarrollaron modelos AP, en particular, Redes neuronales convolucionales (RNC) que fueron aplicadas a las tareas previamente citadas. En el caso del reconocimiento de la personalidad, se han comparado modelos clásicos del aprendizaje automático con modelos de aprendizaje profundo, pudiendo establecer una comparativa bajo las mismas premisas. Cabe destacar que el PNL ha evolucionado drásticamente en los últimos años gracias al desarrollo de campañas de evaluación pública, donde múltiples equipos de investigación comparan las capacidades de los modelos que proponen en las mismas condiciones. La mayoría de los modelos presentados en esta tesis fueron o bien evaluados mediante campañas de evaluación públicas, o bien emplearon la configuración de una campaña pública previamente celebrada. Siendo conscientes, por lo tanto, de la importancia de estas campañas para el avance del PNL, desarrollamos una campaña de evaluación pública cuyo objetivo era clasificar el tema tratado en un tweet, para lo cual recogimos y etiquetamos un nuevo conjunto de datos. A medida que avanzabamos en el desarrollo del trabajo de esta tesis, decidimos estudiar en profundidad como las RNC se aplicaban a las tareas de PNL. En este sentido, se exploraron dos líneas de trabajo. En primer lugar, propusimos un método de relleno semántico para RNC, que plantea una nueva manera de representar el texto para resolver tareas de PNL. Y en segundo lugar, se introdujo un marco teórico para abordar una de las críticas más frecuentes del aprendizaje profundo, el cual es la falta de interpretabilidad. Este marco busca visualizar qué patrones léxicos, si los hay, han sido aprendidos por la red para clasificar un texto. / [CA] En els últims anys, els models d'aprenentatge automàtic profund (AP) han revolucionat els sistemes de processament de llenguatge natural (PLN). Hem estat testimonis d'un avanç formidable en les capacitats d'aquests sistemes i actualment podem trobar sistemes que integren models PLN de manera ubiqua. Alguns exemples d'aquests models amb els quals interaccionem diàriament inclouen models que determinen la intenció de la persona que va escriure un text, el sentiment que pretén comunicar un tweet o la nostra ideologia política a partir del que compartim en xarxes socials. En aquesta tesi s'han proposats diferents models de PNL que aborden tasques que estudien el text que es comparteix en xarxes socials. En concret, aquest treball se centra en dues tasques fonamentalment: l'anàlisi de sentiments i el reconeixement de la personalitat de la persona autora d'un text. La tasca d'analitzar el sentiment expressat en un text és un dels problemes principals en el PNL i consisteix a determinar la polaritat que un text pretén comunicar. Es tracta per tant d'una tasca estudiada en profunditat de la qual disposem d'una vasta quantitat de recursos i models. Per contra, el problema del reconeixement de la personalitat és una tasca revolucionària que té com a objectiu determinar la personalitat dels usuaris considerant el seu estil d'escriptura. L'estudi d'aquesta tasca és més marginal i en conseqüència disposem de menys recursos per abordar-la però no obstant i això presenta un gran potencial. Tot i que el fouc principal d'aquest treball va ser el desenvolupament de models d'aprenentatge profund, també hem proposat models basats en recursos lingüístics i models clàssics de l'aprenentatge automàtic. Aquests últims models ens han permès explorar les subtileses de diferents elements lingüístics com ara l'impacte que tenen les emocions en la classificació correcta del sentiment expressat en un text. Posteriorment, després d'aquests treballs inicials es van desenvolupar models AP, en particular, Xarxes neuronals convolucionals (XNC) que van ser aplicades a les tasques prèviament esmentades. En el cas de el reconeixement de la personalitat, s'han comparat models clàssics de l'aprenentatge automàtic amb models d'aprenentatge profund la qual cosa a permet establir una comparativa de les dos aproximacions sota les mateixes premisses. Cal remarcar que el PNL ha evolucionat dràsticament en els últims anys gràcies a el desenvolupament de campanyes d'avaluació pública on múltiples equips d'investigació comparen les capacitats dels models que proposen sota les mateixes condicions. La majoria dels models presentats en aquesta tesi van ser o bé avaluats mitjançant campanyes d'avaluació públiques, o bé s'ha emprat la configuració d'una campanya pública prèviament celebrada. Sent conscients, per tant, de la importància d'aquestes campanyes per a l'avanç del PNL, vam desenvolupar una campanya d'avaluació pública on l'objectiu era classificar el tema tractat en un tweet, per a la qual cosa vam recollir i etiquetar un nou conjunt de dades. A mesura que avançàvem en el desenvolupament del treball d'aquesta tesi, vam decidir estudiar en profunditat com les XNC s'apliquen a les tasques de PNL. En aquest sentit, es van explorar dues línies de treball.En primer lloc, vam proposar un mètode d'emplenament semàntic per RNC, que planteja una nova manera de representar el text per resoldre tasques de PNL. I en segon lloc, es va introduir un marc teòric per abordar una de les crítiques més freqüents de l'aprenentatge profund, el qual és la falta de interpretabilitat. Aquest marc cerca visualitzar quins patrons lèxics, si n'hi han, han estat apresos per la xarxa per classificar un text. / [EN] In the last years, Deep Learning (DL) has revolutionised the potential of automatic systems that handle Natural Language Processing (NLP) tasks. We have witnessed a tremendous advance in the performance of these systems. Nowadays, we found embedded systems ubiquitously, determining the intent of the text we write, the sentiment of our tweets or our political views, for citing some examples. In this thesis, we proposed several NLP models for addressing tasks that deal with social media text. Concretely, this work is focused mainly on Sentiment Analysis and Personality Recognition tasks. Sentiment Analysis is one of the leading problems in NLP, consists of determining the polarity of a text, and it is a well-known task where the number of resources and models proposed is vast. In contrast, Personality Recognition is a breakthrough task that aims to determine the users' personality using their writing style, but it is more a niche task with fewer resources designed ad-hoc but with great potential. Despite the fact that the principal focus of this work was on the development of Deep Learning models, we have also proposed models based on linguistic resources and classical Machine Learning models. Moreover, in this more straightforward setup, we have explored the nuances of different language devices, such as the impact of emotions in the correct classification of the sentiment expressed in a text. Afterwards, DL models were developed, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), to address previously described tasks. In the case of Personality Recognition, we explored the two approaches, which allowed us to compare the models under the same circumstances. Noteworthy, NLP has evolved dramatically in the last years through the development of public evaluation campaigns, where multiple research teams compare the performance of their approaches under the same conditions. Most of the models here presented were either assessed in an evaluation task or either used their setup. Recognising the importance of this effort, we curated and developed an evaluation campaign for classifying political tweets. In addition, as we advanced in the development of this work, we decided to study in-depth CNNs applied to NLP tasks. Two lines of work were explored in this regard. Firstly, we proposed a semantic-based padding method for CNNs, which addresses how to represent text more appropriately for solving NLP tasks. Secondly, a theoretical framework was introduced for tackling one of the most frequent critics of Deep Learning: interpretability. This framework seeks to visualise what lexical patterns, if any, the CNN is learning in order to classify a sentence. In summary, the main achievements presented in this thesis are: - The organisation of an evaluation campaign for Topic Classification from texts gathered from social media. - The proposal of several Machine Learning models tackling the Sentiment Analysis task from social media. Besides, a study of the impact of linguistic devices such as figurative language in the task is presented. - The development of a model for inferring the personality of a developer provided the source code that they have written. - The study of Personality Recognition tasks from social media following two different approaches, models based on machine learning algorithms and handcrafted features, and models based on CNNs were proposed and compared both approaches. - The introduction of new semantic-based paddings for optimising how the text was represented in CNNs. - The definition of a theoretical framework to provide interpretable information to what CNNs were learning internally. / Giménez Fayos, MT. (2021). Natural Language Processing using Deep Learning in Social Media [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/172164 / TESIS

[ES] El análisis de sentimientos en redes sociales se ha estudiado ampliamente durante la última década. A pesar de ello, las distintas categorías de sentimientos no se consideran adecuadamente en muchos casos, y el estudio de patrones de difusión de las emociones es limitado. Por lo tanto, comprender la importancia de emociones específicas será más beneficioso para diversas actividades de marketing, toma de decisiones empresariales y campañas políticas. Esta tesis doctoral se centra en el diseño de un marco teórico para analizar el amplio espectro de sentimientos y explicar cómo se propagan las emociones utilizando conceptos de redes temporales y multicapa. Particularmente, nuestro objetivo es proporcionar información sobre el modelado de la influencia de las emociones y como esta afecta a los problemas de estimación de las emociones y a la naturaleza dinámica temporal en la conversación social. Para mostrar la eficacia del modelo propuesto, se han recopilado publicaciones relacionadas con diferentes eventos de Twitter y hemos construido una estructura de red temporal sobre la conversación. En primer lugar, realizamos un análisis de sentimientos adoptando un enfoque basado en el léxico y en el modelo circunflejo de emociones de Russell que mejora la efectividad de la caracterización del sentimiento. A partir de este análisis investigamos la dinámica social de las emociones presente en las opiniones de los usuarios analizando diferentes características de influencia social. A continuación, diseñamos un modelo estocástico temporal basado en emociones para investigar el patrón de participación de los usuarios y predecir las emociones significativas. Nuestra contribución final es el desarrollo de un modelo de influencia secuencial basado en emociones mediante la utilización de redes neuronales recurrentes que permiten predecir emociones de una manera más completa. Finalmente, el documento presenta algunas conclusiones y también describe las direcciones de investigación futuras. / [CA] L'anàlisi de sentiments en xarxes socials s'ha estudiat àmpliament durant l'última dècada. Malgrat això, les diferents categories de sentiments no es consideren adequadament en molts casos, i l'estudi de patrons de difusió de les emocions és limitat. Per tant, comprendre la importància d'emocions específiques serà més beneficiós per a diverses activitats de màrqueting, presa de decisions empresarials i campanyes polítiques. Aquesta tesi doctoral se centra en el disseny d'un marc teòric per a analitzar l'ampli espectre de sentiments i explicar com es propaguen les emocions utilitzant conceptes de xarxes temporals i multicapa. Particularment, el nostre objectiu és proporcionar informació sobre el modelatge de la influència de les emocions i com aquesta afecta als problemes d'estimació de les emocions i a la naturalesa dinàmica temporal en la conversa social. Per a mostrar l'eficàcia del model proposat, s'han recopilat publicacions relacionades amb diferents esdeveniments de Twitter i hem construït una estructura de xarxa temporal sobre la conversa. En primer lloc, realitzem una anàlisi de sentiments adoptant un enfocament basat en el lèxic i en el model circumflex d'emocions de Russell que millora l'efectivitat de la caracterització del sentiment. A partir d'aquesta anàlisi investiguem la dinàmica social de les emocions present en les opinions dels usuaris analitzant diferents característiques d'influència social. A continuació, dissenyem un model estocàstic temporal basat en emocions per a investigar el patró de participació dels usuaris i predir les emocions significatives. La nostra contribució final és el desenvolupament d'un model d'influència seqüencial basat en emocions mitjançant la utilització de xarxes neuronals recurrents que permeten predir emocions d'una manera més completa. Finalment, el document presenta algunes conclusions i també descriu les direccions d'investigació futures. / [EN] Sentiment analysis in social networks has been widely analysed over the last decade. Despite the amount of research done in sentiment analysis in social networks, the distinct categories are not appropriately considered in many cases, and the study of dissemination patterns of emotions is limited. Therefore, understanding the significance of specific emotions will be more beneficial for various marketing activities, policy-making decisions and political campaigns. The current PhD thesis focuses on designing a theoretical framework for analyzing the broad spectrum of sentiments and explain how emotions are propagated using concepts from temporal and multilayer networks. More precisely, our goal is to provide insights into emotion influence modelling that solves emotion estimation problems and its temporal dynamics nature on social conversation. To exhibit the efficacy of the proposed model, we have collected posts related to different events from Twitter and build a temporal network structure over the conversation. Firstly, we perform sentiment analysis with the adaptation of a lexicon-based approach and the circumplex model of affect that enhances the effectiveness of the sentiment characterization. Subsequently, we investigate the social dynamics of emotion present in users' opinions by analyzing different social influential characteristics. Next, we design a temporal emotion-based stochastic model in order to investigate the engagement pattern and predict the significant emotions. Our ultimate contribution is the development of a sequential emotion-based influence model with the advancement of recurrent neural networks. It offers to predict emotions in a more comprehensive manner. Finally, the document presents some conclusions and also outlines future research directions. / Naskar, D. (2022). Temporal Emotion Dynamics in Social Networks [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/180997 / TESIS

[EN] Cyberdemocracy tries to provide the basis for establishing improvements in democratic processes. Specifically, information and communication technologies are incorporated into policy decision-making. The objectives of cyberdemocracy are: to accomplish more direct citizen participation of the electorate in political decision-making; to develop greater fluidity of information and communication among citizens and their representatives so as to increase greater deliberation of the issues; and to enhance transparency and confidence amongst stakeholders and democratic actors. This thesis takes a new stance by assessing the situation of ideological discourse in our immediate environment, the specific case of the Valencian Community. The thesis analyses ideological discourse on the Internet (specifically in social media), from a sociolinguistic point of view, based on the idea that language may act as a democratic weapon. First of all, the premises of this research will be set up in the chapters related behind the thesis. We will discuss theoretical considerations in the areas of cyberdemocracy, corpus linguistics, sentiment analysis and appraisal theory. Secondly, in our empirical investigation, we will carry out discourse analysis into an election campaign in Twitter. We analyze anonymous Twitter accounts as well as the accounts of candidates and political parties expressing ideological messages ahead of the regional and local elections on May 24th, 2015. We consider whether the internet as tool can be used to predict the results of the vote by analyzing the volume of messages, by using sentiment analysis and opinion assessment (evaluation) of the tweets. In our analysis we develop a lexicon of political-ideological terminology as used on the social network Twitter by local political representatives and citizens of the Valencian Community. / [ES] La ciberdemocracia intenta establecer las bases de mejora en el proceso democrático. Se concreta en la incorporación de las tecnologías de la información y la comunicación a la vida política y entre sus objetivos se encuentran: hacer más directa la participación ciudadana en la toma de decisiones políticas con una mayor fluidez de información y comunicación entre la ciudadanía y sus representantes para aumentar la deliberación, así como aumentar la transparencia y confianza entre los actores democráticos. Lo novedoso con respecto al estado actual del tema reside en valorar la situación del discurso ideológico en nuestro entorno más inmediato, el caso concreto de la Comunidad Valenciana. Se trata de un análisis de la situación discursiva ideológica actual en internet, desde un punto de vista sociolingüístico, basándonos en el lenguaje como arma democrática de poder en la sociedad. El desarrollo de esta investigación se asentará, en una primera parte, en la contextualización teórica elaborada a partir de lo publicado hasta la fecha en materia de ciberdemocracia y, en una segunda parte, en el trabajo de campo: análisis del discurso en la precampaña electoral del fenómeno Twitter en cuentas anónimas, de candidatos y partidos políticos que expresan mensajes ideologizados de cara a las elecciones autonómicas y locales del 24 mayo de 2015 en la Comunidad Valenciana. Analizaremos si la herramienta de internet ha servido para prever los resultados de la votación a través de los resultados obtenidos mediante un análisis de volumen de los mensajes, un análisis de sentimientos y valoración de opinión (evaluativo) de los tweets y un lexicón de terminología político-ideológica del corpus lingüístico en la red social Twitter. / [CA] La ciberdemocràcia intenta establir les bases de millora en el procés democràtic. Es concreta en la incorporació de les tecnologies de la informació i la comunicació a la vida política i entre els seus objectius es troben: fer més directa la participació ciutadana en la presa de decisions polítiques amb una major fluïdesa d'informació i comunicació entre la ciutadania i els seus representants per augmentar la deliberació, així com augmentar la transparència i confiança entre els actors democràtics. La novetat respecte a l'estat actual del tema resideix en valorar la situació del discurs ideològic en el nostre entorn més immediat, el cas concret de la Comunitat Valenciana. Es tracta d'una anàlisi de la situació discursiva ideològica actual a internet, des d'un punt de vista sociolingüístic, basant-nos en el llenguatge com a arma democràtica de poder en la societat. El desenvolupament d'aquesta investigació s'assentarà, en una primera part, en la contextualització teòrica elaborada a partir del que es publica fins a la data en matèria de ciberdemocràcia i, en una segona part, en el treball de camp: anàlisi del discurs en la precampanya electoral del fenomen Twitter en comptes anònimes, de candidats i partits polítics que expressen missatges ideologitzats de cara a les eleccions autonòmiques i locals del 24 maig 2015 a la Comunitat Valenciana. Analitzarem si l'eina d'internet ha servit per preveure els resultats de la votació a través dels resultats obtinguts mitjançant una anàlisi de volum dels missatges, una anàlisi de sentiments i valoració d'opinió (avaluatiu) dels tweets i un lexicó de terminologia polític-ideológica del corpus lingüístic a la xarxa social Twitter. / Aparicio Moreno, JM. (2016). Ciberdemocracia: El poder del discurso político-ideológico en Twitter en el contexto de la Comunidad Valenciana [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/63469 / TESIS

Internet ha ayudado a revolucionar muchas actividades cotidianas, y en ellas se generan grandes cantidades de datos, muchos de ellos expresados por los usuarios en lenguaje natural. Son datos no estructurados que no son fáciles de procesar ni de organizar. Obtener información relevante de esos datos puede ayudar a conocer un entorno, organizarlo y/o tomar decisiones respecto al conocimiento que se adquiere con ellos. Para esto, en esta tesis doctoral se propone una arquitectura para analíticas de datos a través de las herramientas de procesamiento de lenguaje natural para transformar esos datos en información cuantitativa que permitirá tomar decisiones y/o organizar mejor la información. La arquitectura se ha probado en dos áreas en los que se genera un gran volumen de datos textuales en actividades diarias que se realizan actualmente por Internet: Comercio electrónico y Foros de discusión de cursos masivos abiertos en línea. En las redes sociales de comercio electrónico, diariamente los compradores generan una gran cantidad de revisiones y calificaciones acerca de los productos en venta. Estas evaluaciones contienen información importante que puede ser utilizada para mejorar la toma de decisiones de directivos y compradores. El reto principal es automáticamente extraer información fiable de las opiniones textuales de los consumidores y utilizarla para calificar los mejores productos o marcas. Se utilizan herramientas de Análisis de Sentimientos y detección de Revisiones Falsas (Fake Reviews) para ayudar tanto a usuarios como a empresarios en la toma de decisiones respecto a los productos afectados por esas opiniones. Para ello, se propone transformar las opiniones de los usuarios en una nueva variable cuantitativa empleando Análisis de Sentimiento, así como detectar y eliminar las Revisiones Falsas. La propuesta se ha evaluado sobre productos de electrónica para clasificar la imagen de la marca de acuerdo al sentimiento expresado por el consumidor y mostrar el comportamiento en cuadros de mandos. Otra actividad que ha hecho uso del Internet es el aprendizaje en línea como una respuesta a las nuevas necesidades educativas. Sin embargo, presenta muchos retos, tales como el procesamiento de la gran cantidad de datos que se genera en los foros en línea. Darle seguimiento y buscar información en ese volumen de datos puede ser contraproducente, dado que son datos no estructurados y de una gran variedad de temas. La arquitectura propuesta en esta tesis propone resolver los principales retos encontrados en el estado del arte administrando los datos de forma eficiente mediante un monitoreo y seguimiento eficiente de los foros, el diseño de mecanismos efectivos de búsqueda para preguntas y respuestas en los foros, y extrayendo indicadores claves de rendimiento para administrar adecuadamente los foros. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España a través del Proyecto ECLIPSE-UA (Enhancing Data Quality and Security for Improving Business Processes and Strategic Decisions in Cyber Physical Systems) con referencia RTI2018-094283-B-C32.

Tesis por compendio / [ES] Las redes sociales han provocado un gran cambio en la manera en la que los eventos deportivos son consumidos en la actualidad, ya que consiguen generar una conversación y ser aglutinadores de un seguimiento que en muchos casos era impensable a través de los medios tradicionales. Tanto para los grandes eventos y los deportes de masas, pero muy especialmente para los deportes minoritarios, también llamados de nicho, todas las acciones en medios digitales cobran gran importancia. En este contexto de medios sociales en el deporte, la red social Twitter genera grandes debates y se posiciona como líder de la conversación en torno a los diferentes temas de actualidad deportivos o para el seguimiento de temas deportivos más específicos. El dinamismo de Twitter se basa en la participación individual, propiciando que diferentes usuarios conduzcan la conversación social gracias a su capacidad de influir. Por ello identificar tanto las dimensiones y variables, como los usuarios con mayor capacidad de generar influencia en esta red social se considera de gran importancia. En nuestra tesis, utilizando de manera combinada dos metodologías como el SNA y el AHP se propone una medida de la influencia en Twitter basada en variables obtenidas de la propia plataforma de Twitter (número de tweets, número de retweets y número de seguidores) y otras calculadas a partir del Análisis de Redes Sociales (outdegree, indegree y PageRank). Para componer este índice se utilizó el Proceso de Jerarquía Analítica, y se analizaron dos ediciones de un evento deportivo de un deporte de nicho: el ciclismo en Pista. Analizando la conversación generada en torno al mundial de Londres 2016 bajo el hashtag oficial #TWC2016, y el mundial de Paises Bajos de 2018 con el hashtag de la ciudad organizadora #Apeldoorn2018 , se constató que la dimensión autoridad formada por las variables número de retweets y pagerank era la que mayor ponderación obtuvo, un 62%, frente a la popularidad con un 29% y la actividad con un 8,4%. Además se consiguió identificar a los usuarios más influyentes de cada uno de los eventos, concluyendo que las cuentas con mayor influencia en Twitter eran las relacionadas con los deportistas participantes y organización del evento. En los eventos se pudo comprobar la importancia de la participación de los organizadores en la conversación generada, ya que en el evento de Londres, donde el perfil organizador fue uno de los más influyentes fueron más de 55.000 los tweets registrados, frente a los 19.000 de Apeldoorn, donde el organizador ocupó posiciones muy inferiores en este ranking de la influencia. Nuestra investigación adquiere gran importancia en esta área de los deportes de nicho, ya que puede resultar de gran interés para el estudio de la dependencia y origen cultural y geográfico de los deportes de nicho, y cómo posibles organizaciones pueden identificar las cuentas más influyentes que pueden redundar positivamente en la generación de menciones y beneficios para posibles patrocinadores. De hecho en nuestra tesis se refleja la creación de diferentes clusters geográficos en torno a los deportistas de un mismo país, y la importancia de determinados perfiles para ampliar el tamaño de estos grupos. / [CA] Les xarxes socials han provocat un gran canvi en la manera com els esdeveniments esportius són consumits actualment, ja que aconsegueixen generar una conversa i ser aglutinadors d'un seguiment que en molts casos era impensable a través dels mitjans tradicionals. Tant per als grans esdeveniments i els esports de masses, però molt especialment per als esports minoritaris, també anomenats de nínxol, totes les accions en mitjans digitals cobren gran importància. En aquest context de mitjans socials a l'esport, la xarxa social Twitter genera grans debats i es posiciona com a líder de la conversa al voltant dels diferents temes d'actualitat esportius o per al seguiment de temes esportius més específics. El dinamisme de Twitter es basa en la participació individual, i propicia que diferents usuaris condueixin la conversa social gràcies a la seva capacitat d'influir. Per això identificar tant les dimensions i les variables com els usuaris amb més capacitat de generar influència en aquesta xarxa social es considera de gran importància. A la nostra tesi, utilitzant de manera combinada dues metodologies com el SNA i l'AHP es proposa una mesura de la influència a Twitter basada en variables obtingudes de la pròpia plataforma de Twitter (nombre de tweets, nombre de retweets i nombre de seguidors) i altres calculades a partir de l'Anàlisi de Xarxes Socials (outdegree, indegree i PageRank). Per compondre aquest índex es va fer servir el AHP i es van analitzar dues edicions d'un esdeveniment esportiu d'un esport de nínxol: el ciclisme de Pista. Analitzant la conversa generada al voltant del mundial de Londres 2016 sota el hashtag oficial #TWC2016, i el mundial de Països Baixos de 2018 amb el hashtag de la ciutat organitzadora #Apeldoorn2018 , es va constatar que la dimensió autoritat formada per les variables nombre de retweets i pagerank era la que més ponderació va obtener, amb un 62%, davant de la popularitat amb 29% i l'activitat amb el 8,4%. A més es va aconseguir identificar els usuaris més influents de cadascun dels esdeveniments, concloent que els comptes amb més influència a Twitter eren aquells relacionats amb els esportistes participants i l'organització de l'esdeveniment. En aquests esdeveniments es va poder comprovar la importància de la participació dels organitzadors en la conversa generada, només a l'esdeveniment de Londres, on el perfil de l'organitzador va ser un dels més influents, es van registrar més de 55.000 tuits, davant dels 19.000 de Apeldoorn , on l'organitzador va ocupar un lloc molt més baix en aquest rànquing de l' influència La nostra recerca adquireix gran importància en aquesta àrea dels esports de nínxol, ja que pot resultar de gran interès per a l'estudi de la dependència i l'origen cultural i geogràfic dels esports de nínxol, i com possibles organitzacions poden identificar els comptes més influents que poden redundar positivament en la generació de mencions i beneficis per a possibles patrocinadors. De fet, la nostra tesi reflecteix la creació de diferents clústers geogràfics al voltant d'esportistes d'un mateix país, i la importància d'alguns perfils per ampliar aquests grups. / [EN] Social networks have caused a great change in the way sporting events are currently consumed. They generate a conversation that in many cases was unthinkable through traditional media. Both for major events and mass sports, but especially for minority sports, also called niche sports, every action in digital media are very important. In this context of social media in sports, the social network Twitter generates great debates and positions itself as the leader of the conversation around the different current sports topics or for the monitoring of more specific sports topics. Twitter's dynamism is based on individual participation, allowing different users to lead the social conversation thanks to their ability to influence. Therefore, identifying both the dimensions and variables, as well as the users with the greatest ability to generate influence in this social network, is considered of great importance. In our thesis, using in a combined way two methodologies such as the SNA and the AHP, a measure of the influence on Twitter is proposed based on variables obtained from the Twitter platform (number of tweets, number of retweets and number of followers) and others calculated from the Social Network Analysis (outdegree, indegree and PageRank). To compose this index, the Analytical Hierarchy Process was used, and two editions of a sporting event of a niche sport were analyzed: Track cycling. Analyzing the conversation generated around the 2016 London World Championship under the official hashtag #TWC2016, and the 2018 Netherlands World Championship with the organizing city's hashtag #Apeldoorn2018 , it was found that the authority dimension formed by the variables number of retweets and pagerank was the one that obtained the highest weight, 62%, compared to popularity with 29% and activity with 8.4%. In addition, it was possible to identify the most influential users of each event, concluding that the accounts with the greatest influence on Twitter were those related to the participating athletes and the organization of the event. In these events, verifying the importance of the participation of the organizers in the generated conversation, was possible, just in the London event, where the organizer profile was one of the most influential, more than 55,000 tweets were registered, compared to 19,000 of Apeldoorn, where the organizer ranked much lower in this ranking of influence. Our research acquires great importance in this area of niche sports, since it can be of great interest for the study of the dependency and cultural and geographical origin of niche sports, and how potential organizations can identify the most influential accounts that can positively result in the generation of mentions and benefits for potential sponsors. In fact, our thesis reflects the creation of different geographical clusters around athletes from the same country, and the importance of some profiles to expand the size of these groups. / Lamirán Palomares, JM. (2022). La influencia en redes sociales durante los eventos deportivos: "Los casos de Twitter en los Mundiales de Ciclismo en Pista de Londres (Reino Unido) 2016, y Apeldoorn (Países Bajos) 2018" [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/190811 / Compendio