Extracción de información y conocimiento de las opiniones emitidas por usuarios de los sistemas WEB 2.0

El objetivo de este trabajo de tesis es desarrollar una plataforma informática Web Opinion Mining (WOM) para la extracción de información que permita caracterizar la demanda de productos y servicios de una empresa, a través del uso de documentos publicados en sitios de noticias y las opiniones consignadas por los usuarios de las redes sociales. En la sociedad de hoy, gracias a la aparición de la Web, el panorama competitivo de las empresas se ha vuelto mucho más complejo, debido a la cantidad de mercados interconectados en tiempo real que tienen que considerar. Por lo tanto, para obtener rendimientos sobre el promedio en este medio, es necesario tener nuevas maneras de predecir las acciones de la competencia y la demanda por productos y servicios. Debido a lo anterior, la necesidad de procesar grandes cantidades de datos para obtener información ha ido creciendo a lo largo de los años. A medida que la capacidad de una empresa de procesar los datos de su entorno aumenta y se vuelve capaz de tomar decisiones estratégicas en base a la información obtenida, obtiene ventajas competitivas que reditúan en rendimientos sobre el promedio. En base a lo anterior, es que se plantea la siguiente hipótesis de investigación: Las opiniones de los usuarios sobre productos y servicios de un nicho de mercado particular consignadas en los sistemas Web 2.0, contienen la información necesaria y suficiente para caracterizar su demanda aproximada Para probar esta hipótesis, se desarrollo una plataforma de detección de tendencias compuesta de tres módulos: minado de tópicos, minado de opiniones y visualización de tendencias. Debido a que esta plataforma tiene como objetivo apoyar la toma de decisiones de un grupo de expertos, es que se realizará el minado a partir de un conjunto predefinido de fuentes que describa el mercado que se quiere analizar. El primer módulo se encarga de minar documentos de noticias y extraer qué tópicos están siendo publicados por semana. Una vez los tópicos de una semana son inferidos a través del uso del modelo de tópicos LDA, se generan queries para recuperar documentos opinados desde la red social Twitter, y se obtiene un puntaje de opinión para el tópico en particular durante esa semana. Una vez que se tiene información sobre un tópico por varios periodos, el módulo de visualización se encarga de entregar una representación gráfica de la evolución del tópico a lo largo del tiempo, tanto en documentos publicados como la opinión consignada por los usuarios en la Web 2.0. Los resultados obtenidos por el módulo de minado de tópicos fue un precisión de 0.56, un recall de 0.52 y un F-Measure de 0.54. En el minado de opiniones se obtuvo un precisión de 0.6, 0.53 y 0.61 y un recall de 0.59, 0.49 y 0.58 para las polaridades positiva, neutra y negativa respectivamente. En el caso del modelo de tendencias, a medida que el umbral mínimo para considerar un evento como significativo aumenta, su precisión aumenta, llegando a una precisión de 0.61, recall de 0.51 y un F-Measure de 0.56. Se concluye que el sistema propuesto para la representación de tendencias en la Web es un enfoque factible para modelar tendencias en la Web a través de la interacción de eventos, tópicos y opiniones consignadas en la Web 2.0. Por otro lado, los experimentos realizados comprueban la hipótesis planteada al inicio de este trabajo, ya que una vez toda la información es recolectada y analizada, es posible analizar el comportamiento de los tópicos a lo largo del tiempo, y ver como reaccionan los usuarios de la Web 2.0 y de manera indirecta caracterizar la demanda sobre ciertos productos y servicios.