Caracterización de líderes políticos de Ecuador en Twitter usando aprendizaje de maquina no supervisado

Abstract

El crecimiento exponencial del uso de las redes sociales permite a los usuarios comunicarse directamente con la audiencia y causar impacto. Líderes políticos hacen uso cada vez mas de dichas plataformas para interactuar con sus seguidores. En el presente proyecto se emplean técnicas de aprendizaje de maquina no supervisado para conocer cuáles son las temáticas que los lideres políticos colocan en la opinión pública a través de las redes sociales y, determinar cómo se relacionan los titulares de periódicos digitales en un determinado periodo de tiempo. Se ha obtenido datos de lıderes políticos en la plataforma Twitter para llevar a cabo experimentos que permitan aplicar técnicas de clustering de documentos para extraer los tópicos relevantes y, los resultados obtenidos se han evaluado con datos de las publicaciones digitales de diario El Universo y diario El Telégrafo en el periodo que comprende el estudio. De esta forma se ha podido identificar que la agenda mediática corresponde a los tópicos que se discuten en el espacio publico a través de las publicaciones que los lideres políticos generan en las redes sociales.

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