Minería de opiniones mediante análisis de sentimientos y extracción de conceptos en Twitter

Abstract

Debido al auge de las redes sociales en los últimos años, han surgido diversas técnicas de análisis de sentimientos y minería de datos que les son útiles a las empresas para conocer la opinión pública de sus productos. Sin embargo, la mayoría de las aplicaciones en el mercado que realizan análisis de sentimientos orientados a productos se centran en la opinión sobre el producto en general, y pocas tratan de buscar por qué las opiniones son positivas o negativas. Un sistema que descubra cómo se perciben en las redes las características de un producto además de la percepción del producto en sí, también puede ayudar a cualquier organización a detectar la percepción que tienen de ella y por qué. El objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema que, usando el entorno de cómputo distribuido Apache Spark, y mediante técnicas de análisis de sentimientos y de extracción de conceptos consiga averiguar la percepción general de los usuarios de Twitter de los distintos componentes, cualidades y características definidas en una jerarquía de entidades definidas por el usuario.

Due to the rise of social networks in recent years, various methods based on sentiment analysis and data mining have arisen. Companies use these useful methods to find out the public opinion of their products. However, most market applications that perform sentiment analysis for products focus on the overall view of the product, and only a few try to seek why a product is viewed positively or negatively. Companies would have an easier time identifying the weaknesses of their products if a system that not only could find out the overall public view of a product, but also capable of finding out the public opinion on the specific characteristics of said product. This would also help any organization to find out the opinion people have of it. The project objective is to develop a system that, using Apache’s Spark distributed computing environment, sentiment analysis and concepts extraction techniques, manages to find out the general perception that Twitter users have on the various components, qualities and characteristics of a hierarchy of user defined entities