Análisis de sentimientos en Twitter con stacking ensemble para el índice de aprobación política de la presidencia del estado peruano
La creciente complejidad de los problemas políticos de un país destaca la importancia de comprender la percepción pública, para buscar alternativas y estrategias que permitan mejorar el bienestar de la población. Este estudio empleó el método stacking ensemble como una alternativa para mejorar la pr...
Guardado en:
| Autores principales: | , , |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2024
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| _version_ | 1881545238224306176 |
|---|---|
| author | García Cercado, Deivis Ronald Villarroel López, Juan Manuel Barzola Torres, William Salvadory |
| author2 | Soria Quijaite, Juan Jesus |
| author_browse | Barzola Torres, William Salvadory García Cercado, Deivis Ronald Soria Quijaite, Juan Jesus Villarroel López, Juan Manuel |
| author_facet | Soria Quijaite, Juan Jesus García Cercado, Deivis Ronald Villarroel López, Juan Manuel Barzola Torres, William Salvadory |
| author_sort | García Cercado, Deivis Ronald |
| collection | Repositorio institucional |
| description | La creciente complejidad de los problemas políticos de un país destaca la importancia de comprender la percepción pública, para buscar alternativas y estrategias que permitan mejorar el bienestar de la población. Este estudio empleó el método stacking ensemble como una alternativa para mejorar la precisión en las métricas de clasificación y evaluar el índice de aprobación política del estado peruano mediante el análisis de sentimientos en Twitter. Con un enfoque metodológico riguroso que abarcó desde la recolección de datos hasta su presentación, el estudio logró una clasificación eficiente utilizando una muestra de 8724 tuits recolectados de ciudadanos peruanos del año 2023. Se generaron gráficos dinámicos que ilustran las puntuaciones de clasificación de sentimientos, lo que facilita una interpretación intuitiva. La investigación tuvo como objetivo mejorar las métricas de precisión, recall, exactitud y F1-score en la clasificación del análisis de sentimientos. Los resultados de los modelos individuales mostraron que Support Vector Machine alcanzo un (accuracy=75%, MSE = 0.306). Sin embargo, el método stacking ensemble logró una accuracy del 77% y un MSE de 0.2846, lo cual es más óptimo en comparación con los métodos individuales. |
| escuela_str_mv | Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas |
| format | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| id | oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/8394 |
| institution | UPeU |
| language | Spanish |
| linea_str_mv | Inteligencia artificial |
| ocde_area_str_mv | Ingeniería y tecnología |
| ocde_disciplina_str_mv | Ingeniería eléctrica, electrónica e informática |
| ocde_str_mv | 2.02.04 |
| programa_nombre_str_mv | Ingeniería de Sistemas |
| programa_pxx_str_mv | P27 |
| programa_uri_str_mv | http://upeu.edu.pe/sys/programas/programa/ingenieria-de-sistemas |
| publishDate | 2024 |
| publishDateRange | 2024 |
| publishDateSort | 2024 |
| publisher | Universidad Peruana Unión |
| publisherStr | Universidad Peruana Unión |
| record_format | dspace |
| sede_str_mv | Lima |
| spelling | Análisis de sentimientos en Twitter con stacking ensemble para el índice de aprobación política de la presidencia del estado peruano García Cercado, Deivis Ronald Villarroel López, Juan Manuel Barzola Torres, William Salvadory Soria Quijaite, Juan Jesus Stacking ensemble Análisis de sentimientos Aprendizaje automático La calificación de aprobación en Twitter La creciente complejidad de los problemas políticos de un país destaca la importancia de comprender la percepción pública, para buscar alternativas y estrategias que permitan mejorar el bienestar de la población. Este estudio empleó el método stacking ensemble como una alternativa para mejorar la precisión en las métricas de clasificación y evaluar el índice de aprobación política del estado peruano mediante el análisis de sentimientos en Twitter. Con un enfoque metodológico riguroso que abarcó desde la recolección de datos hasta su presentación, el estudio logró una clasificación eficiente utilizando una muestra de 8724 tuits recolectados de ciudadanos peruanos del año 2023. Se generaron gráficos dinámicos que ilustran las puntuaciones de clasificación de sentimientos, lo que facilita una interpretación intuitiva. La investigación tuvo como objetivo mejorar las métricas de precisión, recall, exactitud y F1-score en la clasificación del análisis de sentimientos. Los resultados de los modelos individuales mostraron que Support Vector Machine alcanzo un (accuracy=75%, MSE = 0.306). Sin embargo, el método stacking ensemble logró una accuracy del 77% y un MSE de 0.2846, lo cual es más óptimo en comparación con los métodos individuales. 2024-11-06 2025-01-09T14:18:21Z 2025-01-09T14:18:21Z 2026-11-06 info:eu-repo/date/embargoEnd/2026-11-06 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/8394 spa info:eu-repo/semantics/embargoedAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/8394 2026-11-10T22:57:48Z |
| spellingShingle | Stacking ensemble Análisis de sentimientos Aprendizaje automático La calificación de aprobación en Twitter García Cercado, Deivis Ronald Villarroel López, Juan Manuel Barzola Torres, William Salvadory Análisis de sentimientos en Twitter con stacking ensemble para el índice de aprobación política de la presidencia del estado peruano |
| title | Análisis de sentimientos en Twitter con stacking ensemble para el índice de aprobación política de la presidencia del estado peruano |
| title_full | Análisis de sentimientos en Twitter con stacking ensemble para el índice de aprobación política de la presidencia del estado peruano |
| title_fullStr | Análisis de sentimientos en Twitter con stacking ensemble para el índice de aprobación política de la presidencia del estado peruano |
| title_full_unstemmed | Análisis de sentimientos en Twitter con stacking ensemble para el índice de aprobación política de la presidencia del estado peruano |
| title_short | Análisis de sentimientos en Twitter con stacking ensemble para el índice de aprobación política de la presidencia del estado peruano |
| title_sort | analisis de sentimientos en twitter con stacking ensemble para el indice de aprobacion politica de la presidencia del estado peruano |
| topic | Stacking ensemble Análisis de sentimientos Aprendizaje automático La calificación de aprobación en Twitter |
| topic_facet | Stacking ensemble Análisis de sentimientos Aprendizaje automático La calificación de aprobación en Twitter |
| url | https://hdl.handle.net/20.500.12840/8394 |
| work_keys_str_mv | AT garciacercadodeivisronald analisisdesentimientosentwitterconstackingensembleparaelindicedeaprobacionpoliticadelapresidenciadelestadoperuano AT villarroellopezjuanmanuel analisisdesentimientosentwitterconstackingensembleparaelindicedeaprobacionpoliticadelapresidenciadelestadoperuano AT barzolatorreswilliamsalvadory analisisdesentimientosentwitterconstackingensembleparaelindicedeaprobacionpoliticadelapresidenciadelestadoperuano |