Trabajo Fin de Máster
Análisis de opiniones sobre el pasaporte COVID-19 mediante procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Autor/es | Aguilar Moreno, Juan Antonio |
Director | Palos Sánchez, Pedro Ramiro |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Economía Financiera y Dirección de Operaciones |
Fecha de publicación | 2022 |
Fecha de depósito | 2023-04-14 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Master en Estudios Avanzados en Dirección de Empresas |
Resumen | El objetivo central de este trabajo es identificar la opinión general sobre la implantación del pasaporte COVID-19, los motivos que llevan a ello y los aspectos que generan mayor interés. Para ello se realiza un análisis ... El objetivo central de este trabajo es identificar la opinión general sobre la implantación del pasaporte COVID-19, los motivos que llevan a ello y los aspectos que generan mayor interés. Para ello se realiza un análisis de sentimiento y de topics en el software RapidMiner con una muestra de 24.182 comentarios procedentes de doce vídeos relacionados con el pasaporte COVID-19 en los canales oficiales de reputados medios de prensa británicos en la plataforma YouTube. The main goal of this work is to identify the general opinion on the implementation of the COVID-19 passport, the reasons that lead to it and the aspects that generate the main interest. A sentiment and topic analysis was ... The main goal of this work is to identify the general opinion on the implementation of the COVID-19 passport, the reasons that lead to it and the aspects that generate the main interest. A sentiment and topic analysis was carried out using RapidMiner software with a sample of 24,182 comments from twelve videos related to the COVID-19 passport on the official channels of reputable British press media on the YouTube platform. |
Cita | Aguilar Moreno, J.A. (2022). Análisis de opiniones sobre el pasaporte COVID-19 mediante procesamiento de lenguaje natural (NLP). (Trabajo Fin de Máster Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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Juan A. Aguilar Moreno_TFM.pdf | 1.790Mb | [PDF] | Ver/ | |