Resumen de Comentarios de Instagram extraídos a una base no-relacional para uso en Tecnologías del Lenguaje Humano
César Humberto Espin Riofrio, Verónica del Rocío Mendoza Morán, Jorge Luis Charco Aguirre
Hoy en día se puede acceder fácilmente a mucha información a través de Internet. Las aplicaciones de redes sociales proporcionan al usuario funciones sencillas para compartir y publicar información y, a su vez, esto permite a muchas instituciones conocer la opinión sobre un determinado tema o producto. El objetivo de este trabajo es investigar herramientas para la extracción de comentarios de la red social Instagram y hacer pruebas verificando su eficacia en la creación de un dataset. La metodología aplicada es la diagnóstica bibliográfica tomando como referencia artículos científicos sobre Tecnologías del Lenguaje Humano (TLH) y extracción de datos de redes sociales, identificando los factores en común de los artículos así como herramientas y procedimientos usados para extracción y almacenamiento. Se analizaron diversos documentos científicos sobre el tema logrando determinar herramientas de extracción de texto de Instagram así como verificar su eficacia realizando pruebas de extracción y almacenamiento usando Python y MongoBD como base no relacional. Es posible extraer texto publicado en la red social Instagram y llevarlo a una base de datos no relacional para formar un corpus o dataset que pueda ser analizado en tareas de TLH.
