En un mundo cada vez más interconectado, donde la generación de datos crece a un ritmo acelerado, se vuelve imprescindible contar con herramientas que permitan procesar esta información de manera eficiente y extraer conocimiento valioso. Dicho conocimiento resulta de gran utilidad para la toma de decisiones, la definición de nuevas estrategias y la predicción de escenarios futuros, tanto en ámbitos individuales como institucionales o empresariales. En este contexto, el objetivo principal de la tesis es diseñar y aplicar un modelo de inteligencia de redes sociales basado en dos herramientas principales: las redes neuronales artificiales y el análisis de redes sociales. Este enfoque da lugar a un modelo innovador en su campo de estudio. El modelo desarrollado se basa en datos textuales extraídos de redes sociales, particularmente de Twitter (actualmente X), con el propósito de analizar la percepción y los sentimientos de la sociedad, lo que permite obtener conclusiones valiosas a partir de estos análisis. Una vez diseñado, el modelo se aplica a tres temas de gran relevancia en el contexto de la sostenibilidad y la transición energética: la energía nuclear, el hidrógeno verde y los Objetivos de Desarrollo Sostenible. De este modo, mediante un análisis de escucha social centrado en estos temas actuales, se demuestra la utilidad del modelo. La presente tesis doctoral, desarrollada en formato de compendio de artículos, establece un objetivo general que se alcanza a través de seis objetivos específicos, abordados mediante las publicaciones realizadas. Finalmente, cabe destacar el carácter internacional de esta tesis, evidenciado por la realización de una estancia de investigación en la Faculty of Engineering Science de la KU Leuven (Bélgica). A su vez, la tesis es redactada en dos idiomas: euskera e inglés.
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