[en] Socioeconomic indicators are used to determine the level of development in a certain social community, and analyzing them is crucial to designing policies that improve its citizens' life. However, obtaining them is costly since it requires combining many data sources or conducting detailed surveys to a part of the population. Furthermore, accessing these statistics is barely impossible in developing countries. With all these issues in mind, authors of a recent research came up with an approach to infer the unemployment rate from a series of indicators extracted from the social network Twitter. They defined eleven variables related with Twitter usage, daily activity, tweet content and user's interactions, and studied how these variables could explain variability in unemployment rate in each geographical area in Spain, in a seven month period. Based on the ideas from that paper, in this project we have created a system that processes data in an efficient way and calculates variables that can approximate unemployment in predefined geographic zones. Thereafter, this tool has been used to extract these social indicators for a period of two years. This data has been used to determine changes in the variables' capability of forecasting the unemployment rate throughout the entire period and finally we have designed and tested several predictive models that try to address this problem. Results are promising given that predictions are made using input data exclusively from Twitter, but are far from the accuracy achieved by other models that use indicators from other sources. However, this investigation has also been useful to detect some aspects that could be enhanced to try to improve these predictive models.

[es] Los indicadores socioeconómicos son utilizados para determinar el grado de desarrollo de las comunidades sociales y su análisis es crucial a la hora de diseñar políticas que mejoren la vida de sus ciudadanos. Sin embargo, su obtención es costosa puesto que requiere de la combinación de numerosas fuentes de datos o la realización de pormenorizadas encuestas a la población. Además, en países en vías de desarrollo es prácticamente imposible acceder a este tipo de estadísticas. Con estos problemas en mente, los autores de un estudio publicado recientemente idearon una aproximación para inferir la tasa de desempleo a partir de una serie de indicadores extraídos de la red social Twitter. Definieron once variables relacionadas con el uso de Twitter, actividad diaria, contenido de los tweets e interacciones entre usuarios, y estudiaron hasta qué punto podía explicarse la variabilidad del paro en cada zona geográfica de España mediante estas variables, para un periodo de tiempo de siete meses. Partiendo de las ideas de ese estudio, en este trabajo se ha creado un sistema que procese los datos de forma eficaz y calcule las variables que pueden aproximar el paro en distintas áreas geográficas predefinidas. Posteriormente, se ha utilizado esta herramienta para extraer los indicadores sociales en un periodo temporal de 2 años. Estos datos se han utilizado para analizar cómo varía la capacidad de predecir la tasa de desempleo a lo largo de todo el periodo estudiado y finalmente se han diseñado y evaluado varios modelos predictivos que intentan resolver este problema. Los resultados son prometedores para tratarse de predicciones realizadas únicamente con datos provenientes de Twitter, pero no se acercan a la exactitud de otros modelos que utilizan indicadores de fuentes diferentes. Aun así, este estudio ha servido también para detectar varios aspectos que podrían refinarse para tratar de mejorar así estos modelos de predicción.