Gómez González, DanielGuevara Gil, Juan AntonioCastro Dávila, Mayra2024-10-102024-10-102024-09https://hdl.handle.net/20.500.14352/108866Bajo el contexto de los diferentes artículos y post en redes sociales sobre el uso excesivo de agua para la refrigeración de los datacenters en los que se ejecuta ChatGPT sobre la inteligencia artificial, ha surgido la necesidad el presente Trabajo de Fin de Máster de abordar un análisis de redes en la propagación de la información, detectar temas o tópicos, también comunidades y líderes de opinión. Asimismo, se tiene como objetivo concluir si el impacto es negativo o positivo sobre el consumo de agua y a partir de esto plantear estrategias y medidas en base a los resultados obtenidosAbstract: Under the context of the different articles and posts on social networks about the excessive use of water for the cooling of the data centers in which ChatGPT is executed on artificial intelligence, the need has arisen for this Master’s Thesis to address a network analysis in the propagation of information, detect themes or topics, also communities and opinion leaders. Also, the objective is to conclude whether the impact is negative or positive on water consumption and, from this, propose strategies and measures based on the results obtained.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/master thesisopen access004.78:316.77004.78:316.77004.89628.1004.6Consumo de aguaInteligencia ArtificialChatGptMinería de datosModelado de temasCreación de grafosDetección de comunidadesAnálisis de sentimientoModularidadMedida de coherenciaTwitterRedes socialesWater consumptionArtificial IntelligenceData miningTopic modelingChart creationCommunity detectionSentiment AnalysisModularityCoherence measurementSocial networksInteligencia artificial (Informática)EstadísticaAguaOpinión pública (Sociología)1203.04 Inteligencia Artificial1209 Estadística3305.38 Abastecimiento de Agua6114.15 Opinión Pública1209.03 Análisis de Datos