Text and opinion mining techniques in social media environments

Resumen

Las redes sociales han asumido un papel crucial en nuestras vidas, convirtiéndose en un medio cotidiano de comunicación e información. Esta aparición ha propiciado avances y mejoras sustanciales en diversos aspectos de nuestras rutinas diarias. En las redes sociales diariamente se genera una masiva e ingente cantidad de datos que cuando se procesan de forma eficaz, pueden converger en ventajas competitivas para las empresas o para la sociedad, ayudando a mitigar problemas importantes como la proliferación de la desinformación. Esta tesis se centra en el diseño y desarrollo de soluciones específicamente adaptadas para tratar datos no estructurados procedentes de redes sociales, con especial énfasis en la minería de opinión. La investigación ha finalizado arrojando resultados muy relevantes como la introducción de técnicas no supervisadas de minería de opinión para el análisis de sentimientos a gran escala. Además, se han propuesto nuevas métricas y algoritmos para combatir eficazmente la desinformación, aprovechando la experiencia y el contenido generado por el usuario. Los resultados de esta tesis han contribuido sustancialmente al campo de la minería de opinión en redes sociales y muestran avances significativos en el análisis de datos no estructurados, junto con estrategias eficaces para contrarrestar la difusión de desinformación y el estudio de los usuarios que generan estas opiniones. Estas soluciones proporcionan medios sólidos y eficaces para comprender las opiniones y sentimientos expresados en las redes sociales, así como su credibilidad lo que tiene profundas implicaciones tanto para las empresas como para la sociedad en su conjunto.