Publication: Sistema de detección automática de emociones de comunidades deportivas en textos de redes sociales
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Publication date
2020
Defense date
2020-07
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El auge de las redes sociales hoy en día las ha situado como uno de los principales medios de comunicación donde los usuarios expresan sus pensamientos, sentimientos u opiniones e interactúan con otros usuarios y comunidades. Uno de los ámbitos que genera en redes sociales una alta actividad de carácter emocional es el deportivo, por lo que este medio supone una fuente de información de alto valor para conocer la opinión o el estado emocional de sus seguidores o aficionados. Bajo la oportunidad de explotar dicha información surge el objetivo del presente proyecto, el cual consiste en el desarrollo de un sistema de detección automática de la emoción expresada en redes sociales de ciertas comunidades o aficionados durante el transcurso de eventos deportivos a través del análisis de sus publicaciones.
Este proyecto surge dentro del acuerdo de colaboración entre RTVE y la UC3M, que conforma la cátedra RTVE-UC3M y que tiene como fin la investigación en el análisis de redes sociales y su aplicación en el sector audiovisual.
El sistema propuesto pretende detectar la emoción expresada por aquellos seguidores y comunidades de interés, cuyas cuentas son monitorizadas, para así ofrecer dicha información a RTVE como soporte para la toma de decisiones o personalización de contenidos. El sistema, pese a ser diseñado para ser aplicado a diferentes ámbitos, tendrá como primer alcance el análisis de la emoción asociada a eventos deportivos en la liga 2B grupo IV de fútbol ya que dichos eventos no se encuentran recogidos en la información deportiva proporcionada actualmente por RTVE.
En el presente documento se describe el análisis, diseño e implementación así como la evaluación del sistema propuesto, el cual emplea para el análisis de emociones un enfoque basado en conocimiento, conformado por una ontología y una serie de patrones, y ofrece al usuario una interfaz mediante la cual puede interactuar para la selección del equipo y jornada a analizar así como visualizar gráficamente la emoción global inferida y las publicaciones asociadas a dicha emoción.
Description
Keywords
Detección de emociones, Redes sociales, Procesamiento del lenguaje natural, Léxico de emociones, Pattern matching