Del data-driven al data-feeling: análisis de sentimiento en tiempo real de mensajes en español sobre divulgación científica usando técnicas de aprendizaje automático.
- Patricia Sánchez Holgado 1
- Manuel Martín Merino
- David Blanco Herrero 1
-
1
Universidad de Salamanca
info
-
2
Universidad Pontificia de Salamanca
info
ISSN: 1856-9536
Year of publication: 2020
Volume: 13
Issue: 1
Pages: 35-58
Type: Article
More publications in: Disertaciones: Anuario electrónico de estudios en Comunicación Social
Abstract
As mudanças produzidas nos últimos anos nos modelos de comunicação social têm levado a todos os setores a se adaptar aos novos meios para alcançar a seu público. A comunicação da ciência não é uma exceção. A maneira em que se distribuem conteúdos sobre ciência está adaptando-se a uma presença crescente de tecnologias, e a rede social Twitter se tem convertido em um importante aliado devido a seu grande volume de usuários. Neste trabalho se utilizam técnicas de aprendizagem automática para desenvolver um classificador de sentimento de mensagens publicados em tempo real no Twitter. Para isto, descarregaramse 200 000 tweets destinados a construir um corpus de treino limpo e processado de 10 000 textos etiquetados, metade positivos e metade negativos, sobre ciência em espanhol. O corpus permite treinar o modelo de aprendizagem automático e construir um protótipo, OpScience, capaz de determinar o sentimento de mensagens publicados no Twitter em tempo real. Os resultados de concordância do classificador situam-se em um 72 %. Isto pode ajudar a valorar temas de comunicação científica em um espaço de debate social e predecir interesses ou tendências futuras, como se conseguiu comprovar em uma prova em janeiro de 2019
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