Mostrar el registro sencillo del ítem
| dc.contributor | Allende Cid, Héctor Gabriel | ||
| dc.creator | Figueroa Rodríguez, Camila Alejandra | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-21T13:20:12Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-21T13:20:12Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-21 | |
| Resumen | dc.description | <p>El aumento exponencial de usuarios activos en los últimos años en redes sociales, ha motivado el surgimiento de nuevas técnicas para la realización de estudios socio-demográficos que utilizan dichas aplicaciones para la obtención de un gran volumen de datos, y a partir de esta información, poder generar estadísticas o cifras que permitan conocer la opinión de un grupo determinado de personas. En el siguiente informe se explicarán los modelos y métodos que se proponen para la obtención de cifras predictivas en el proceso de elecciones presidenciales 2017 realizado en Chile, por medio de la extracción de datos en una red social; Twitter. Se busca obtener la menor diferencia posible con respecto a los resultados obtenidos posteriormente en urnas de votación, para poder considerar a ésta técnica como un método de predicción válido para eventos relacionados a votaciones electorales</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>In recent years, the exponential increase of active users in social networks has motivated the emergence of new techniques for carrying out socio-demographic studies. These new studies use such techniques to obtain large volumes of data, and, from this information, to generate statistics or figures that allow one to access the opinions of a specific group of people. The following report will explain, through the extraction of data in the social network Twitter, the models and methods proposed for obtaining predictive figures in the process of the 2017 presidential elections in Chile. In order to be able to consider this technique as a valid method of prediction of events related to electoral votes, the report seeks to obtain the smallest possible difference between the social media data and the results obtained later from polling stations</p> | |
| Resumen | dc.description | last modification | |
| Resumen | dc.description | Licenciado en Ciencias de la Ingeniería | |
| Resumen | dc.description | Ingeniero Civil en Informáticatítulo | |
| Resumen | dc.description | INGENIERIA CIVIL INFORMATICA | |
| Resumen | dc.description | <p>El aumento exponencial de usuarios activos en los últimos años en redes sociales, ha motivado el surgimiento de nuevas técnicas para la realización de estudios socio-demográficos que utilizan dichas aplicaciones para la obtención de un gran volumen de datos, y a partir de esta información, poder generar estadísticas o cifras que permitan conocer la opinión de un grupo determinado de personas. En el siguiente informe se explicarán los modelos y métodos que se proponen para la obtención de cifras predictivas en el proceso de elecciones presidenciales 2017 realizado en Chile, por medio de la extracción de datos en una red social; Twitter. Se busca obtener la menor diferencia posible con respecto a los resultados obtenidos posteriormente en urnas de votación, para poder considerar a ésta técnica como un método de predicción válido para eventos relacionados a votaciones electorales</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>In recent years, the exponential increase of active users in social networks has motivated the emergence of new techniques for carrying out socio-demographic studies. These new studies use such techniques to obtain large volumes of data, and, from this information, to generate statistics or figures that allow one to access the opinions of a specific group of people. The following report will explain, through the extraction of data in the social network Twitter, the models and methods proposed for obtaining predictive figures in the process of the 2017 presidential elections in Chile. In order to be able to consider this technique as a valid method of prediction of events related to electoral votes, the report seeks to obtain the smallest possible difference between the social media data and the results obtained later from polling stations</p> | |
| Formato | dc.format | ||
| Formato | dc.format | JEPG | |
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | autorizado | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-8000/UCC8094_01.pdf | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_img/Img-8000/UCC8094_01.jpg | ||
| Materia | dc.subject | CLASIFICACION AUTOMATICA | |
| Materia | dc.subject | Data mining | |
| Materia | dc.subject | Redes sociales | |
| Materia | dc.subject | ||
| Materia | dc.subject | Elecciones | |
| Title | dc.title | Método de predicción electoral a través de modelo basado en análisis de sentimientos en Twitter | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
|---|---|---|---|
|
No hay archivos asociados a este ítem. |
|||