Mecanismos para la geolocalización de usuarios en Twitter
| dc.contributor.advisor | Fernández Gavilanes, Milagros | |
| dc.contributor.author | Andrés Pintos, Benjamín | |
| dc.date.accessioned | 2023-02-23T12:11:34Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-05T09:38:18Z | |
| dc.date.available | 2023-02-23T12:11:34Z | |
| dc.date.available | 2023-07-05T09:38:18Z | |
| dc.date.issued | 2022-03-31 | |
| dc.description.abstract | En este documento se tratan los dos métodos principales descritos en la literatura académica sobre la geolocalización en Twitter: el basado en el análisis de texto y el de análisis de las redes de usuarios. Se profundiza en las técnicas que emplea cada uno de ellos, especialmente aquellas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural, algoritmos de Machine-Learning y las relacionadas con el análisis de grafos. Posteriormente, se implementan en código Python los mecanismos necesarios para llevar a cabo todo el proceso de geolocalización siguiendo algunos de los métodos descritos. Para lo cual, se obtienen diversos conjuntos de tweets utilizando la API de Twitter y se almacenan en una base de datos MongoDB. Seguidamente se lee la información relevante y se inicializan las estructuras de datos que, tras su etapa de preprocesado, se utilizarán en los algoritmos de Machine-Learning o análisis de grafos y que permitirán la clasificación de los mismos como pertenecientes a una localización u otra. Aunque el código presentado no pretende competir en eficacia y exactitud con los métodos descritos en la literatura académica, sí que nos permite obtener una visión completa de su funcionamiento, permitiendo descender a los detalles de implementación como las librerías que se precisan, las estructuras de datos, los parámetros que determinan el comportamiento de los algoritmos de clasificación, las herramientas de visualización y presentación de resultados, etc. Obtendremos gracias a ello las conclusiones de índole práctica relacionadas con los distintos mecanismos de geolocalización y que permitan seleccionar el más adecuado en función de la utilidad final para la que se emplee tal localización. | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://calderon.cud.uvigo.es/handle/123456789/82 | |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.publisher | Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar | es_ES |
| dc.relation.ispartofseries | Trabajos de fin de máster 2021-22. Memorias;1 | |
| dc.subject | Twitter, Geolocalización, Machine-Learning, Procesamiento de lenguaje natural, Análisis de grafos. | es_ES |
| dc.title | Mecanismos para la geolocalización de usuarios en Twitter | es_ES |
| dc.type | Working Paper | es_ES |
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