Análisis de sentimientos en datos de redes sociales: aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural y machine learning para analizar opiniones y sentimientos en datos de redes sociales en el contexto de sistemas de información
DOI:
https://doi.org/10.23857/dc.v10i1.3714Palabras clave:
Análisis de sentimientos, Procesamiento de lenguaje natural, Machine learning, Redes sociales, Sistemas de informaciónResumen
La investigación examina las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y machine learning (ML) en el contexto del análisis de sentimientos en datos de redes sociales, particularmente en el ámbito de sistemas de información. Adoptando una metodología cualitativa basada en la revisión sistemática de la literatura, se lleva a cabo una búsqueda exhaustiva en bases de datos académicas clave, utilizando términos vinculados con análisis de sentimientos, PLN y ML. La revisión se enfoca en identificar y analizar aplicaciones, desafíos y tendencias emergentes en la intersección de estas tecnologías. Los resultados demuestran la eficacia de las técnicas de PLN y ML en la precisa clasificación de opiniones y sentimientos expresados en redes sociales, resaltando la importancia de estas herramientas para comprender la percepción pública y perfeccionar estrategias en el ámbito de sistemas de información. Se destaca la imperiosa necesidad de gestionar de forma continua la adaptación de los modelos a los cambios en la dinámica lingüística y cultural.
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