Minería de comentarios en la red social X sobre la percepción de la seguridad en la ciudadanía ecuatoriana

• Navarrete García, Kenia Mabel ^[1] ; Ordoñez-Avila, Ricardo ^[1]
  1. [1] Universidad Técnica de Manabí

     Universidad Técnica de Manabí

     Portoviejo, Ecuador

     
• Localización: Investigación, Tecnología e Innovación, ISSN 1390-5147, ISSN-e 2661-6548, Vol. 17, Nº. 24, 2025 (Ejemplar dedicado a: Noviembre), págs. 46-56
• Idioma: español
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    Contexto: En el actual contexto de creciente atención hacia la seguridad ciudadana en Ecuador, las redes sociales se han consolidado como espacios donde se manifiestan percepciones colectivas sobre la violencia y el crimen. Objetivo: Este estudio tiene como propósito analizar publicaciones extraídas de la red social X (antes Twitter), con el fin de identificar patrones discursivos vinculados a la inseguridad, mediante técnicas computacionales aplicadas a datos textuales. Técnica: La muestra estuvo compuesta por más de 2.000 publicaciones geolocalizadas en seis cantones: Guayaquil, Quito, Cuenca, Portoviejo, Manta y Durán, recolectadas en seis cortes entre junio y julio de 2025. El preprocesamiento incluyó la depuración de duplicados, normalización léxica y análisis de tokens. Se emplearon técnicas de minería de texto como el análisis de frecuencia de términos, generación de bigramas, clasificación léxica de sentimiento y modelado temático. Resultados: El análisis reflejó una alta recurrencia de términos vinculados a hechos delictivos y una predominancia de mensajes con polaridad negativa, particularmente en Guayaquil, Manta y Durán. A través del modelo de clasificación Latent Dirichlet Allocation (LDA) se identificaron cinco tópicos recurrentes que agrupan diferentes expresiones discursivas sobre la inseguridad. Además, se sugiere el empleo de otros modelos de clasificación como Naive Bayes para estimar la polaridad de nuevas publicaciones, mediante una mayor proporción de datos previamente etiquetados. Conclusión: Este estudio destaca la importancia del procesamiento de lenguaje natural en combinación con técnicas de clasificación para facilitar el reconocimiento de patrones de interés dentro de la seguridad ciudadana del país, desde la percepción de usuarios de redes sociales.

  • English

    Context: In the current context of growing attention to citizen security in Ecuador, social media has become a space where collective perceptions about violence and crime are expressed. Objective: The purpose of this study is to analyze posts extracted from social media platform X (formerly Twitter) in order to identify discursive patterns linked to insecurity, using computational techniques applied to textual data. Technique: The sample consisted of more than 2,000 geolocated posts in six cantons: Guayaquil, Quito, Cuenca, Portoviejo, Manta, and Durán, collected in six rounds between June and July 2025. Preprocessing included duplicate removal, lexical normalization, and token analysis. Text mining techniques such as term frequency analysis, bigram generation, lexical sentiment classification, and thematic modeling were used. Results: The analysis revealed a high recurrence of terms linked to criminal acts and a predominance of messages with negative polarity, particularly in Guayaquil, Manta, and Durán. Using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) classification model, five recurring topics were identified that group together different discursive expressions about insecurity. Additionally, the use of other classification models, such as Naive Bayes, is suggested to estimate the polarity of new posts, utilizing a higher proportion of previously labeled data. Conclusion: This study emphasizes the significance of natural language processing in conjunction with classification techniques to identify patterns of interest within the country's citizen security, as perceived by social media users.