Modelos para detectar la polaridad de los mensajes en redes sociales

Abstract

Resumen. En el presente artículo se presentan dos modelos para descubrir la polaridad de mensajes en redes sociales, en particular extraídos del Twitter. El primer modelo extrae las características léxico-sintácticas de cada tweet. El segundo modelo obtiene las características de cada tweet basándose en la centralidad de grafos. Palabras clave: Análisis de sentimientos, redes sociales, grafos de co-ocurrencia. 1. Introducción Gracias a la expansión de la Web 2.0 y a la participación activa de los usuarios en redes sociales, blogs, foros y páginas dedicadas a críticas (reviews) en los últimos años, se ha visto un crecimiento exponencial de la información subjetiva 1 disponible en Internet. Este fenómeno ha originado interés por detectar sentimientos, emociones y opiniones expresadas sobre tópicos u objetos diferentes. De esta manera, surge la necesidad de contar con herramientas que detecten, extraigan y estructuren dicha información subjetiva. El análisis de sentimientos se ha abierto camino en años recientes y han aparecido multitud de escenarios de uso y aplicaciones. La relevancia de herramientas de este tipo radica en la posibilidad de evaluar las opiniones expresadas por los usuarios acerca de un tópico u objeto de interés y encontrar problemas, debilidades y fortalezas en diferentes aspectos de los productos y servicios que consumen los mismos. Es posible también medir el grado de satisfacción de los usuarios acerca de un fenómeno 1 Es la información que se presenta desde un solo punto de vista. Generalmente, expresa la interpretación o perspectiva de una persona o de un grupo de personas.