Análisis de contenidos generados por usuarios mediante la integración de información estructurada y no estructurada

• Autores: Juan Manuel Cotelo Moya
• Directores de la Tesis: José Antonio Troyano Jiménez (dir. tes.), Fermín Cruz Mata (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2015
• Idioma: español
• Número de páginas: 112
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Miguel Toro Bonilla (presid.), Iván Cantador (secret.), Horacio Rodríguez Hontoria (voc.), Luis Alfonso Ureña López (voc.), Patricio Martínez Barco (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
    • Estadística
      • Análisis de datos
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Idus
• Resumen

  • Los servicios de redes sociales han pasado a ser una parte fundamental del entramado social de los últimos años. Estas herramientas permiten a las personas crear, intercambiar o compartir información, ideas, imágenes y cualquier tipo de medio en comunidades virtuales y redes. El impacto de estos servicios de redes sociales sobre la sociedad ha sido tal, que han introducido cambios sustanciales sobre la comunicación a todos los niveles: individual, comunitaria, organizacional y empresarial. Todo este contenido generado por el usuario tiene un carácter viral del que carecen el resto de medios de comunicación, sirviendo como fuente de conocimiento para nuevas oportunidades de negocio. Es más, la simbiosis que existe entre los dispositivos móviles y estas redes sociales ha provocado que los contenidos generados por los usuarios incorporen nuevos factores como la localización del usuario y el momento exacto de creación y edición del mensaje o contenido en cuestión. Esto abre nuevos mercados potenciales que relacionan a las personas, las redes sociales, el mercado móvil y los eventos en tiempo real. Al abordar este nuevo tipo de contenido, hay que comprender que las redes sociales nos otorgan la oportunidad de combinar dos aspectos fundamentales que los mensajes contienen: información estructurada con la no estructurada en forma, fundamentalmente, de textos cortos. La información estructurada nos proporciona conocimiento adicional que permite analizar el mensaje y al usuario dentro de un contexto específico de carácter social, temporal y/o espacial. Combinar significativamente ambos tipos de información puede resultar fundamental para un tratamiento efectivo de los mensajes. En esta memoria de tesis, se explora la hipótesis consistente en que, al integrar el conocimiento proveniente de dos tipos de información de distinta naturaleza (estructurada y no estructurada) existentes en los mensajes de las redes sociales, se pueden resolver, de forma más efectiva y significativa, ciertas tareas relacionadas con el procesamiento de este tipo de contenidos. Para validar dicha hipótesis, se proponen una serie de tareas a resolver, siempre bajo el paradigma de la integración de ambos tipos de información: la recuperación temática de mensajes en redes de microblogging, clasificación de opinión sobre los mensajes de estas redes y la caracterización de grupos de usuarios dentro de un contexto específico. Cada tarea es tratada de forma individual, proporcionando una formalización para la misma, caracterizando los fenómenos más relevantes, proponiendo uno o varios métodos para abordarla, realizando una evaluación sobre ellos y explorando los resultados de forma consecuente. Las principales aportaciones se resumen en las siguientes propuestas: un método dinámico y adaptativo para generar consultas que son consumibles por un sistema de microblogging como Twitter, un sistema de normalización léxica altamente modular, un esquema de integración para combinar modelos de características provenientes de información estructurada y no estructurada, y una aproximación para la caracterización de grupos de usuarios de las redes dentro de un contexto específico.