Resumen
Tras el cambio de paradigma producido por la Web 2.0 en el que los usuarios dejan de ser meros sujetos pasivos y se convierten en los protagonistas, el volumen de información en internet ha aumentado exponencialmente. En comparación con décadas anteriores, la participación activa de los usuarios en las redes sociales, posibilita que los datos en la red sean una valiosa fuente de información de cara al análisis de datos. Análogamente, muchas webs permiten hoy día que los usuarios expresen su sentir acerca de cualquier producto o servicio recibido, hecho que está siendo utilizado por las empresas en la toma de decisiones de cara a mejorar sus políticas de marketing. La recolección de esta información subjetiva es una parte crítica desde la perspectiva del procesamiento de textos y el lenguaje natural, para lograr la minería de opiniones. Entre los diferentes métodos de análisis de sentimientos valorados, el enfoque elegido para este trabajo es el método de aprendizaje automático, basándose en una clasificación no supervisada para el entrenamiento de sus clasificadores; teniendo como ventaja la facilidad de adaptación a contextos específicos, a pesar del alto coste de preparación que requieren estos tipos de datos. La idea subyacente es el uso de técnicas de minería de datos y procesamiento de lenguaje natural para obtener de forma automática, conocimiento útil acerca de las opiniones, preferencias y tendencias de los usuarios. Para finalmente haciendo uso de redes neuronales artificiales, concretamente los Mapas Auto-organizados entrenar una red neuronal que sea capaz de en función de lo expresado por el usuario, discernir su estado de ánimo, gustos, experiencias para así ayudar a la Empresa de Selección de Personal (Faster Empleo ETT) a la hora de satisfacer las necesidades de sus clientes y empleados.
Palabras Claves: Web 2.0, información subjetiva, sentimientos, procesamiento de textos, lenguaje natural, aprendizaje automático, minería de datos, redes neuronales artificiales
Abstract
After the paradigm shift produced by the Web 2.0 in which users stop being mere passive subjects and become the protagonists, the volume of information on the internet has increased exponentially. Compared with previous decades, the active participation of users in social networks makes it possible for data in the network to be a valuable source of information for data analysis. Analogously, many websites now allow users to express their feelings about any product or service received, a fact that is being used by companies in decision making in order to improve their marketing policies. The collection of this information is a part from the perspective of texts and the natural language processing to achieve the mining of opinions. Among the different methods of analyzing valued feelings, the approach chosen for this work is the machine learning method, based on an unsupervised classification for the training of their classifiers; having as an advantage the ease of adaptation to specific contexts, despite the high preparation cost required by these types of data. The underlying idea is the use of data mining techniques and natural language processing to obtain automatically useful knowledge about the opinions, preferences and trends of users. To finally making use of artificial neural networks, specifically Self-organized Maps train a neural network that is capable of depending on what is expressed by the user discern their mood, tastes and experiences in order to help the Personnel Selection Company (Faster Employment ETT) to meet the needs of its customers and employees.
Keywords: Web 2.0, subjective information, feelings, word processing, natural language, machine learning, data mining, artificial neural networks