Información jurídica inteligente
 España | 900 649 672

Metodología

Document Citado por Relacionados
Páginas42-57
AutorJesús J. Calvo Herrando
Inap Aprende42
En este bloque se definen los grupos de interés (ver
Anexo I) sobre los que se va a realizar el estudio y las
herramientas con las que se va a llevar a cabo. Tanto
la extracción de los mensajes enviados y recibidos como su
posterior procesamiento y análisis se han realizado en
Python.
El estudio de la polarización se ha basado en el análisis de
sentimiento de los tweets en el que se ha utilizado un mode-
lo previamente entrenado y validado; con los resultados ob-
tenidos se ha definido un “índice de polarización” que per-
mite realizar comparativas y extraer conclusiones de los
grupos de interés.
Finalmente, el estudio de las fake news está orientado a la
detección de bots que difunden este tipo de información.
2.1.
Herramientas y recursos utilizados
Las herramientas que se ha utilizado en el desarrollo de
este trabajo son las siguientes:
1) Python: lenguaje de programación basado en scripts
que no necesita que el código fuente sea compilado
para poder ejecutarlo, por lo que ofrece numerosas
ventajas como la rapidez de desarrollo y la facilidad de
su comprensión e implementación. Su uso está muy
extendido para aplicaciones de inteligencia artificial ya
que cuenta con numerosas librerías que permiten aho-
rrar tiempo y recursos en el desarrollo de proyectos de
base tecnológica. Se han utilizado principalmente las
siguientes librerías:
El impacto de la polarización y las fake news en la Administración 43
a) Twint
1: una herramienta avanzada de “scraping”2
para Twitter que permite recuperar información de
usuarios específicos y extraer tweets relacionados
con ciertos temas, hashtags y tendencias.
b) Deep-Translator
3: librería que permite utilizar Goo-
gle Translator para traducir un texto de entrada a
cualquier idioma. Además, permite detectar el len-
guaje de entrada automáticamente y sólo es nece-
sario indicar a qué idioma se quiere traducir (en
este caso, al español).
c) NLTK
4: librería que cuenta con numerosas herra-
mientas para el procesamiento del lenguaje natural
(NLP) que cubren aspectos de la lingüística empíri-
ca, las ciencias cognitivas, la inteligencia artificial, la
recuperación de información y el aprendizaje auto-
mático.
d) ySentimiento
5: Un kit de herramientas de Python
para tareas de análisis de sentimientos y NLP social.
2) Power BI: herramienta de Business Intelligence (BI) que
permite analizar e interactuar con una cantidad masiva
de datos (big data) y permite el análisis de los Key
Performance Indicators (KPI) mediante el uso de la es-
tadística. Se ha utilizado principalmente para la visua-
lización y la transformación de los datos recopilados ya
1 https://github.com/twintproject/twint
2 Técnica utilizada para extraer información de forma automática de sitios web
que consiste en simular la navegación de un humano en Internet mediante un
programa software.
3 https://deep-translator.readthedocs.io/
4 https://www.nltk.org
5 https://github.com/finiteautomata/pysentimiento/

Para continuar leyendo

Solicita tu prueba
Índice de navegación

VLEX utiliza cookies de inicio de sesión para aportarte una mejor experiencia de navegación. Si haces click en 'Aceptar' o continúas navegando por esta web consideramos que aceptas nuestra política de cookies. ACEPTAR