Análisis del comportamiento de los Tweets, de la participación electoral de los principales candidatos a la presidencia del Perú utilizando minería de textos en el año 2016

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dc.contributor.advisor Taya Acosta, Edgar Aurelio es_PE
dc.contributor.author Poma Pancaya, Alex Jhon
dc.date.accessioned 2021-07-13T17:00:47Z
dc.date.available 2021-07-13T17:00:47Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.other 1920_2021_poma_pancaya_aj_fain_ingenieria_en_informatica_y_sistemas.pdf
dc.identifier.uri http://repositorio.unjbg.edu.pe/handle/UNJBG/4225
dc.description.abstract Un evento proselitista acarrea consigo grandes cantidades de información que son de interés nacional, y que en su mayoría se plasman en encuestas, que ayudan a dar una idea clara del nivel de aceptación de la población hacia un candidato específico; pero en un mundo tan globalizado como en el que vivimos, esta no es la única forma de obtener información de nuestros candidatos, actualmente las redes sociales son fuente de una gran cantidad de información, información que se encuentra contenida principalmente de opiniones de miles de usuarios. Twitter es, según Vega, J. (2015), en el comportamiento digital del consumidor peruano, la red social más utilizada por los peruanos, para informarse de acontecimientos o sucesos nacionales y mundiales, siendo así la candidata principal, para un análisis de minería de textos. Es por ello que se planteó realizar el análisis del comportamiento de los tweets de la participación electoral de los dos principales candidatos a la presidencia del Perú utilizando minería de textos en el año 2016. El clasificador textual Naive Bayes, en base a los tweets de entrenamiento del candidato Pedro Pablo Kuczynski obtuvo un 86,8 % de exactitud, obteniéndose el 58,2 % tweets como positivos y el 41,8 % como negativos en la primera vuelta, mientras que en la segunda vuelta se obtuvo que el 47,3 % de los tweets eran positivos y el 52,7 % negativos, y en el caso de los tweets de entrenamiento de la candidata Keiko Fujimori, con un 88,5 % de exactitud, se obtuvo que en la primera vuelta el 52,4 % de los tweets eran positivos y el 47,6 % negativos y para la segunda vuelta se obtuvo que el 47,5 % de los tweets eran positivos y que el 52,5 % eran negativos. es_PE
dc.description.uri Tesis es_PE
dc.format application/pdf en_US
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ *
dc.source Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann es_PE
dc.source Repositorio Institucional - UNJBG es_PE
dc.subject Elecciones es_PE
dc.subject Perú es_PE
dc.subject Minería de datos es_PE
dc.subject Redes sociales es_PE
dc.subject Twitter es_PE
dc.subject Comportamiento electoral es_PE
dc.title Análisis del comportamiento de los Tweets, de la participación electoral de los principales candidatos a la presidencia del Perú utilizando minería de textos en el año 2016 es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis en_US
thesis.degree.name Ingeniero en Informática y Sistemas es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Escuela Profesional de Ingeniería en Informática y Sistemas es_PE
thesis.degree.level Título profesional es_PE
thesis.degree.discipline Informática y Sistemas
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0002-1822-5414
renati.advisor.dni 00509033
renati.author.dni 48095545
renati.discipline 612296
renati.juror Hinojosa Ramos, Edwin Antonio
renati.juror Osco Mamani, Erbert Francisco
renati.juror Málaga Tejada, Gianfranco Alexey
renati.level http://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.type http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
dc.publisher.country PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04


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info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

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