The study seeks to find a baseline of Twitter usage of traditional media. Findings suggest that traditional media are using Twitter (a non-traditional medium) in a traditional way. The study explores why a tool like Twitter needs to be approached by journalists in ways to which they may not be accustomed. The study additionally finds that newsrooms are underutilizing Twitter's potential for audience interactivity and have not established guidelines for journalists in the use of Twitter for work purposes. Conclusions include the need for more understanding of Twitter on the part of managers, a usage of Twitter that fits the medium, rather than traditional journalism models and more study in the future so that the journalism business can stay ahead of the curve when new communication technologies are introduced.

Ingeniero Civil en Computación / Este trabajo consistió en el diseño e implementación de una metodología para la generación automática de resúmenes de eventos a partir de documentos de contenido tanto textual como multimedial. La medida de relevancia para la extracción de documentos representativos en el proceso de la generación de resúmenes consideró la inclusión de indicadores sociales, es decir, se consideran más importantes los documentos con mayor impacto en medios sociales, tal como las redes sociales online. El problema central fue la generación de resúmenes de eventos bien definidos, es decir, no se consideró el problema de identificación de eventos en medios sociales. Para este trabajo, un evento se define como un acontecimiento que genera actividad en medios sociales. El resumen de un evento se construye principalmente a partir de una selección de documentos descriptivos que son publicados en los medios sociales en torno al evento en cuestión. Se utilizó una estrategia de clustering particional para la identificación de subtópicos de cada evento, y una estrategia simple para ponderar la relevancia de cada documento. Al no considerar el contenido de los documentos, éstos pueden ser de tipo textual o multimedial, pudiendo generar resúmenes multimedia o visuales. Este tipo de trabajo no ha sido profundamente estudiado en las áreas de investigación relacionadas a la fecha de esta memoria. Se utilizaron los servicios de Google News y Last.fm para la obtención de eventos noticiosos y musicales, respectivamente. Además, se utilizó la red social Twier para el enriquecimiento y generación de documentos con información social. Se utilizó el algoritmo de clustering K-means para la identificación de subtópicos mediante una representación adecuada de los documentos que no considerara su contenido, de forma de generar un resumen visual de cada evento, y una estrategia simple para ordenar los resultados de acuerdo a relevancia de acuerdo a determinados indicadores sociales de los documentos. La metodología fue evaluada sobre distintos eventos, tanto noticiosos como musicales, a partir de los cuales se generaron resúmenes multimediales automáticamente. También se analizaron casos puntuales manualmente, previa determinación de parámetros adecuados. Los resultados obtenidos indicaron que la calidad de los resultados no depende directamente de la cantidad de documentos utilizados, y que los indicadores sociales utilizados pueden ser calibrados para entregar más resultados relevantes. La metodología diseñada fue adecuada para alcanzar el objetivo principal, y puede ser mejorada en muchas aristas tanto en diseño como en implementación en el futuro.

Ingeniero Civil Industrial / El siguiente trabajo tiene como objetivo general dise~nar e implementar un módulo clasificador de texto que permita identificar la presencia de ironía en el contenido generado por usuarios de Twitter, mediante el uso de herramientas asociadas a Opinion Mining y Machine Learning. La ironía es un fenómeno que forma parte del contenido generado por las personas en la Web, y representa un campo de estudio nuevo que ha atraído la atención de algunos investigadores del área de Opinion Mining debido a su complejidad y al impacto que puede tener en el desempeño de las aplicaciones de Análisis de Sentimientos actuales. Este trabajo de título se desarrolla dentro del marco de OpinionZoom, proyecto CORFO código 13IDL2-23170 titulado "OpinionZoom: Plataforma de análisis de sentimientos e ironía a partir de la información textual en redes sociales para la caracterización de la demanda de productos y servicios" desarrollado en el Web Intelligence Centre del Departamento de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, el cual busca generar un sistema avanzado para analizar datos extraídos desde redes sociales para obtener información relevante para las empresas en relación a sus productos y servicios. La hipótesis de investigación de este trabajo dice que es posible detectar la presencia de ironía en texto en idioma Español con cierto nivel de precisión, utilizando una adaptación de la metodología propuesta por Reyes et al. (2013) en [5] la cual involucra la construcción de un corpus en función de la estructura de Twitter junto con la capacidad de las personas para detectar ironía. El modelo utilizado se compone de 11 atributos entre los cuales se rescatan características sintácticas, semánticas y emocionales o psicológicas, con el objetivo de poder describir ironía en texto. Para esto, se genera un corpus de casos irónicos y no irónicos a partir de una selección semiautomática utilizando una serie de hashtags en Twitter, para luego validar su etiquetado utilizando evaluadores humanos. Además, esto se complementa con la inclusión de textos objetivos como parte del set de casos no irónicos. Luego, utilizando este corpus, se pretende realizar el entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje supervisado para realizar la posterior clasificación de texto. Para ésto, se implementa un módulo de extracción de atributos que transforma cada texto en un vector representativo de los atributo. Finalmente, se utilizan los vectores obtenidos para implementar un módulo clasificador de texto, el cual permite realizar una clasificación entre tipos irónicos y no irónicos de texto. Para probar su desempe~no, se realizan dos pruebas. La primera utiliza como casos no irónicos los textos objetivos y la segunda utiliza como casos no irónicos aquellos textos evaluados por personas como tales. La primera obtuvo un alto nivel de precisión, mientras que la segunda fue insuficiente. En base a los resultados se concluye que esta implementación no es una solución absoluta. Existen algunas limitaciones asociadas a la construcción del corpus, las herramientas utilizadas e incluso el modelo, sin embargo, los resultados muestran que bajo ciertos escenarios de comparación, es posible detectar ironía en texto por lo que se cumple la hipótesis. Se sugiere ampliar la investigación, mejorar la obtención del corpus, utilizar herramientas más desarrolladas y analizar aquellos elementos que el modelo no puede capturar.

Ingeniero Civil Industrial / El objetivo General de esta memoria de título es "Diseñar y Construir un prototipo funcional de sistema de análisis de opiniones en Twitter integrando algoritmos de Data Mining". Este trabajo se enmarca en el proyecto "OpinionZoom " Plataforma de análisis de sentimientos e ironía a partir de información textual en redes sociales para la caracterización de la demanda de productos y servicios". Este es un proyecto de I+D aplicada concursado por InnovaChile de CORFO dirigido por el Web Intelligence Centre (WIC) de la Universidad de Chile. Este proyecto intenta satisfacer una necesidad de las organizaciones; la de conocer mejor a su público demandante y a sus opiniones con respecto a la marca, los productos o servicios que ofrece, o sobre algún tópico en particular. Si bien es frecuente que se hagan estudios de mercado para intentar resolver estas inquietudes, éstos resultan caros y presentan sesgos de distintas clases. Por otro lado, existe mucho contenido en la Web generado por usuarios de diferentes servicios, y a cada minuto se agregan miles de gigabytes de este tipo de datos. Solo en Twitter, red social de microblogging, se generan aproximadamente 340.000 \textit{tweets} por minuto. Si se consideran las poderosas herramientas desarrolladas en el último tiempo en el campo de Data Mining, existe un gran costo de oportunidad al no aprovechar las información de primera fuente que se puede obtener de allí para responder a las búsquedas de las organizaciones. Esta memoria de título pretende comprobar que es posible crear un sistema de análisis de opiniones en Twitter integrando algoritmos de Data Mining que por separado detecten entre otras cosas la orientación sentimental de una opinión, la influencia de los usuarios de Twitter y los intereses de estos usuarios. La solución a implementar es un prototipo funcional que permite revisar y proyectar la funcionalidad de la aplicación final que tendrá el proyecto en cuestión. Una de las novedades de este trabajo es la construcción de un Data Warehouse para colectar las opiniones vertidas en Twitter y proveer de información útil para la gestión al usuario del sistema. Se logran los objetivos al diseñar y construir un sistema de análisis de opiniones en Twitter integrando algoritmos de Data Mining a nivel de prototipo, mostrando resultados coherentes y satisfactorios, que instan a nuevas mejoras con vistas a un producto final. Se valida de esta forma la hipótesis y se aporta con una novedosa aplicación de un Data Warehouse que ocupe los datos que gratuitamente otorga Twitter para la mejor gestión de productos y servicios de una organización.

This study examined how Trump frames various countries and their leaders and whether the framing changes from different factors. It also observed whether foreign leaders were following the same path as Trump in their diplomatic communication and interaction on Twitter. This was to contribute more knowledge that connects global politics with social media to see if changes of frames through Twitter caused any global political consequences. Theories including realist constructivism and framing theory, along with concepts of social norms, political context, events, and enemy images, were applied to the study. Using directed content analysis, together with longitudinal and comparative elements, the findings showed a separation between Trump’s and the other leaders’ tweets. Almost all tweets were connected to the concepts, and various techniques of framing were identified in tweets from most leaders. However, Trump’s informal,disdain, and dramatics in his tweets have distanced himself from the rest of the leaders’ posts. Although a couple of leaders’ attempt to be hostile towards Trump and the U.S. in their tweets, they were still formal. It shows that not only is Trump’s Twiplomacy a reflection of American superpower forcefulness, but also a unique form that the rest choose to ignore.

Magíster en Ciencias, Mención Computación / A medida que el nivel de uso de redes sociales en línea tales como Facebook y Twitter ha aumentado, los medios noticiosos tradicionales se han vuelto involucrados en ellas. Diversos diarios, canales de televisión y otros medios poseen cuentas en diferentes redes sociales, usándolas para diseminar información noticiosa. Además, se ha posibilitado la existencia de medios noticiosos completamente electrónicos, así como la participación activa de los usuarios en la difusión de las noticias. La creciente disponibilidad de datos provenientes de estas plataformas vuelve factible la posibilidad de estudiar fenómenos como la propagación y el cambio en la composición de las noticias. La democracia necesita ciudadanos informados, así como una esfera pública inclusiva y pluralista. Los medios noticiosos juegan un rol fundamental en este ecosistema: la diversidad y el pluralismo de medios han sido llamados un pilar básico de las democracias saludables. Los estudios sobre estos conceptos usualmente tienen un foco en la propiedad de los medios y su regulación; sin embargo, el nivel en el que estos aspectos influencian la diversidad del contenido publicado no es completamente certero. De esta forma, el estudio de la diversidad de contenido producido por los medios noticiosos se vuelve una problemática importante. Esta tesis apunta a caracterizar los medios noticiosos chilenos en base al contenido que publican en la plataforma de microblogging Twitter. Se propone una metodología para la exploración de la diversidad de contenido en medios noticiosos, y se aplica para obtener una visión panorámica de los medios chilenos. Esta metodología consiste en la definición de similitudes basadas en contenido y su aplicación al contenido publicado por medios noticiosos. Luego de estos pasos, se realiza la detección de grupos de medios similares, mediante técnicas de Minería de Datos y Recuperación de la Información. Estos grupos son caracterizados y comparados con características externas de los medios correspondientes, como su propiedad y su audiencia. Las contribuciones de este trabajo incluyen tanto la metodología utilizada como los resultados obtenidos. Se observa una falta de diversidad en los medios noticiosos, particularmente en el caso de medios locales reportando sobre noticias de escala nacional. Además, su comportamiento se encuentra correlacionado con su propiedad, lo que sugiere que estos medios poseen una fuente común para noticias de este tipo. Se observa, también, que la audiencia de los medios se ve relacionada con el foco geográfico que los medios muestran. Este trabajo provee una visión de la diversidad de medios que complementa las metodologías tradicionales. Se presentan, además de estos resultados, visualizaciones que muestran cómo la metodología aplicada puede ayudar a los usuarios a diversificar el contenido que consumen. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por CONICYT-PCHA/Magíster Nacional/2015-22151202 y por Proyecto FONDECYT 11121511 de Dra. Poblete

Magíster en ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información. Ingeniero Civil Industrial / La presente tesis se centró en la implementación de Interés Complementario, un servicio tecnológico para OpinionZoom (OZ), proyecto académico con fines comerciales llevado a cabo por el Web Intelligence Centre (WIC) de la Universidad de Chile. Se creó un módulo que detecta automáticamente los temas que un usuario chileno de Twitter expone en los comentarios que emite, con la finalidad comercial es generar insights de los prospectos de clientes de OpinionZoom. La problemática recae en que el volumen da datos es muy numeroso y además aumenta considerablemente conforme pasa el tiempo. Adicionalmente, se trata de un estudio pionero: la tesis debió hacerse cargo de generar una metodología para descubrir aproximadamente cuántos tópicos y de qué naturaleza existen ente los usuarios de Twitter en Chile, así como la paquetización en un servicio. De acuerdo a lo anterior, se declaró la hipótesis de investigación: Es factible montar una herramienta comercial que identifique los tópicos de mayor interés de usuarios de redes sociales, basándose en el contenido que éstos generan y mediante el uso de herramientas de minería de opiniones, con foco en topic modeling. Se optó por utilizar LDA, un modelo supervisado para realizar Topic Modeling pero en un proceso iterativo para estimar la cantidad más adecuadas de tópicos. Gracias a ello, y sumado a una limitante en la capacidad de procesamiento, se generaron 120 tópicos, donde se evidencia que 28 de ellos no guardan ninguna relevancia semántica y que fueron generados por sesgo de la base de entrenamiento. Los restantes decantaron en una taxonomía de 27 categorías con 44 subcategorías, donde las principales categorías son Social y noticias. La precisión de la herramienta globalmente no fue satisfactorio, pues en promedio es de 40%. Sin embargo, tras estudiar los casos se evidenció que los usuarios que tienen una mayor cantidad de tweets presentan una mejora significativa en la precisión, llegando hasta una precisión del orden de 60%. Para determinar factibilidad se realizó una cubicación y análisis de sensibilidad de los recursos necesarios para la comercialización, bajo tres estrategias: (1) Spin-in, en el que se vende como un organismo interno de la Universidad de Chile; (2) Partner Estratégico, en el que se confía la exclusividad de los servicios de investigación y mantención a un privado, a cambio del cobro de una licencia; y (3) Spin-off, en el que se desprende la fuerza de venta de la Universidad y paga un tributo extra por los ingresos. En conclusiones principales de destaca en la dimensión de negocio que el proyecto es rentable y la alternativa de comercialización de Spin-off es factible en tanto se obtenga una cantidad determinada de clientes al año. En cuanto a visión de procesos, fue posible utilizar metodologías del plan de estudios para el diseño global y particular del módulo de Interés Complementario. Sobre la investigación en sí, se determinó que la hipótesis se cumple siempre y cuando el usuario a analizar genere suficiente contenido, tal que los tópicos estimados sumen cierto nivel del denominado Ratio de Interés. / Este trabajo ha sido financiado por el proyecto CORFO 13IDL2-23170

Tesis para optar al grado de Doctora en Ciencias, Mención Computación / Las plataformas de redes sociales en lı́nea sirven como importantes fuentes de información acerca de lo que está pasando en el mundo y cómo la gente reacciona a estos eventos. Dentro de toda la información útil que los cientı́ficos han extraı́do de estos repositorios, el análisis de mensajes relacionados con eventos del mundo real son una importante oportunidad para realizar análisis histórico de noticias. Como los mensajes publicados en estas plataformas contienen distintos puntos de vista de una noticias, contribuyen con información que quizás no haya sido publicada por los medios tradicionales. Dentro de los aspectos que se pueden estudiar de un evento noticioso, las relaciones geopolı́ticas como consecuencia de ellos contienen información valiosa para análisis histórico futuro. En efecto, entender las relaciones entre paı́ses, su desarrollo en el tiempo y cómo las personas reaccionaron a ellas es esencial para comprender el presente. Sin embargo, extraer información útil desde estas plataformas no es una tarea fácil dada la creciente velocidad de publicación de sus mensajes, lo no estruturado de su contenido y la enormidad de repositorios que generan. Por otra parte, para extraer conocimiento nuevo se necesitan herramientas que permitan la generación de hipótesis nuevas por parte de expertos en un dominio. Esta necesidad de colaboración entre sistemas computacionales y usuarios finales hace que el problema tenga dos componentes. El primer componente es que los datos pueden ser difı́ciles de guardar, recuperar y procesar sin las representaciones adecuadas de alto nivel. El segundo componente es que explorar con ojos humanos un gran número de mensajes puede ser imposible sin las herramientas adecuadas. El objetivo de esta tesis es abordar estos dos problemas. El primer problema, relacionado con la eficiencia del procesamiento computacional de los datos, se aborda presentando una representación de alto nivel de eventos noticiosos en su contexto geopolı́tico. Más especı́ficamente, proponemos una representación de eventos consciente del contexto espacio temporal que incorpora tanto la información de las ubicaciones que están involucradas en el mundo real como de aquellas hasta donde se propagó el evento. Exploramos la utilidad de este modelo usando datos de eventos noticiosos extraı́dos desde Twitter en una ventana de tiempo de dos años. Abordamos el segundo problema, relacionado con la exploración de mensajes por expertos en un dominio, diseñando herramientas visuales para exporarlas. Primero diseñamos una interfaz web visual, llamada Galean, que permite a usuarios explorar noticias dada la representación de eventos anteriormente mencionada. Evaluamos esta interfaz a través de un estudio cualitativo con potenciales usuarios finales y uno cuantitativo con 30 participantes. Dada la retroalimentación recibida en esas instancias, diseñamos y evaluamos una nueva manera de visualizar datos geográficos y temporales llamada Cartoglyphs. / CONICYT, Instituto Milenio en Fundamentos de los Datos

Social media offers numerous opportunities to companies, organizations and government agencies to communicate with people outside their organization, to promote their interests and to better serve their customers, or as in the case with government agencies, to better serve their citizens. However, little is known about how police departments in particular use social media. This research study explores why police departments use social media, how they manage their social media tools, and the problems and challenges experienced as they use social media. This qualitative study is largely guided by grounded theory. The data were collected from a study population using local police departments in the Dallas-Fort worth (DFW) area principal cities using both individual interviews with police departments’ social media officers and observations of these departments’ online social media tools (in particular, Facebook and Twitter). This study has shown that the DFW area city police departments are using social media quite extensively to keep the public informed and often for investigative purposes. There are some success factors to adopting and using these tools, such as the motivation of department staff and their benefits, successful implementation of the tools, the simplicity of using tools and that it is absolutely free.

Det har länge studerats kring vad som får människor att agera som dem gör på den finansiella marknaden. Sociala medier har vuxit fram till att bli en betydande faktor som påverkar börsrörelser på grund av sitt stora inflytande på mängder av investerare. En yngre generation som bättre hanterar sociala medier har tagit sig in på marknaden och studier visar att många av dessa förlorar pengar på att följa tips rakt av från sociala medier. Syftet med denna undersökning är att få en förståelse kring hur den nya generationen på marknaden resonerar i sina investeringsbeslut som baseras på tips de läst på den sociala plattformen Twitter. Resultatet har tagits fram genom semistrukturerade intervjuer med tio stycken småsparare. Utifrån intervjusvaren visade det sig att Twitter kunde trigga samtliga beteenden i studiens analysmodell. Resultatet visar att huvudsakligen två faktorer ligger till grund för Twitters påverkan på individers beteende på den finansiella marknaden. Den första är erfarenheten som individen har av investeringar på börsen. Den andra är individens riskbenägenhet.