Clasificación de opiniones en redes sociales mediante métodos de minería de texto - Mancilla Garzón, Juan Sebastián; Alfonso Bayona, Lizbeth Ximena (Corporación Universitaria Remington, 2025)
El presente proyecto aborda el análisis de sentimientos en redes sociales como una herramienta fundamental dentro del ámbito del Big Data y el Procesamiento del Lenguaje Natural. En la actualidad, millones de usuarios expresan sus opiniones, percepciones y emociones sobre productos, servicios, marcas, eventos o figuras públicas a través de plataformas como Twitter, Este enorme flujo de información representa una fuente valiosa de datos que, procesados adecuadamente, permiten identificar tendencias, medir percepciones colectivas y apoyar la toma de decisiones estratégicas en múltiples sectores. El análisis de sentimientos se centra en determinar si un texto expresa una opinión positiva, negativa o neutra, permitiendo comprender cómo reaccionan los usuarios ante un determinado tema. Sin embargo, trabajar con grandes volúmenes de datos no solo consiste en recolectar comentarios, sino también en transformarlos, limpiarlos y analizarlos a profundidad. Para realizar este proceso de forma eficiente, el proyecto utiliza técnicas de minería de texto, algoritmos de clasificación y librerías especializadas de Python. La investigación inicia con la recopilación de datos a través de APIs oficiales o métodos permitidos de extracción, reuniendo cientos o miles de comentarios publicados por usuarios reales. Estos datos suelen contener ruido, como URLs, emojis, hashtags o errores ortográficos, lo cual requiere aplicar un proceso exhaustivo de preprocesamiento. Esta etapa incluye limpieza textual, normalización, tokenización y eliminación de elementos irrelevantes, asegurando que el modelo interprete correctamente el contenido escrito. Posteriormente, se aplica el algoritmo de análisis de sentimientos, que se encarga de evaluar la polaridad y subjetividad del texto. La polaridad indica si la opinión es positiva, negativa o neutra, mientras que la subjetividad identifica si el comentario es emocional u objetivo. Estos resultados se organizan y analizan estadísticamente para permitir una interpretación profunda del comportamiento de los usuarios. El proyecto también incorpora técnicas de visualización de datos, creando gráficos de barras, diagramas circulares y nubes de palabras que permiten observar patrones repetitivos, colores emocionales predominantes y temas frecuentes en las publicaciones analizadas. Además, se comparan diferentes cuentas, publicaciones o marcas con el propósito de descubrir cuál genera reacciones más positivas o negativas entre la audiencia. Este trabajo demuestra que el análisis de sentimientos no solo es una herramienta técnica, sino también un recurso estratégico para empresas, instituciones y creadores de contenido que desean conocer la opinión pública de manera rápida y precisa. La capacidad de interpretar grandes cantidades de datos textuales permite anticipar tendencias, mejorar estrategias de comunicación, reforzar la imagen de marca o actuar de manera oportuna ante crisis de reputación.
Keywords: Procesamiento del lenguaje natural; Minería de texto; Visualización de datos; Redes sociales; Clasificación de texto; Polaridad y subjetividad; Análisis de datos; Programación en internet; Ingeniería de software