Del data-driven al data-feeling: análisis de sentimiento en tiempo real de mensajes en español sobre divulgación científica usando técnicas de aprendizaje automático.

  1. Patricia Sánchez Holgado 1
  2. Manuel Martín Merino
  3. David Blanco Herrero 1
  1. 1 Universidad de Salamanca
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    Universidad de Salamanca

    Salamanca, España

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  2. 2 Universidad Pontificia de Salamanca
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    Universidad Pontificia de Salamanca

    Salamanca, España

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Journal:
Disertaciones: Anuario electrónico de estudios en Comunicación Social

ISSN: 1856-9536

Year of publication: 2020

Volume: 13

Issue: 1

Type: Article

DOI: 10.12804/REVISTAS.UROSARIO.EDU.CO/DISERTACIONES/A.7691 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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Abstract

The changes produced in recent years in social communication models have meant that all sectors have had to adapt to new media to reach their audiences. The communication of science is no exception. The distribution of contents about science is adapting to an increasing presence of technologies, and the social network Twitter has become a necessary ally due to its large volume of users. In this paper, machine learning techniques are used to develop a sentiment classifier of messages posted in real-time on Twitter. To this end, 200 000 tweets were downloaded to build a training corpus of 10 000 clean and processed labeled texts, half positive and half negative, about science in Spanish. This corpus allows the training of the machine learning model and builds a prototype, OpScience, able to determine the sentiment of messages posted on Twitter in real-time. The accuracy results obtained by the classifier is around 72 %. This can help to assess issues of scientific communication in a space of social debate and predict future interests or trends, as observed during the test in January 2019.

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Data source: Dialnet