Los científicos pueden predecir los resultados de las elecciones con el análisis de sentimientos en Twitter

Los científicos pueden predecir los resultados de las elecciones con el análisis de sentimientos en Twitter

noviembre 5, 2020 0 Por RenzoC


Investigadores de la Universidad de Granada (UGR), pertenecientes al Departamento de Informática e Inteligencia Artificial, han modelado un sistema basado en técnicas de inteligencia artificial que permite predecir los resultados de las elecciones mediante el análisis de opiniones en Twitter.

En este trabajo, los científicos de la UGR proponen un sistema descriptivo de Big Data capaz de manejar una cantidad masiva de información no estructurada (un gran ‘data lake’) proveniente de Twitter, logrando establecer un sistema de pronóstico político durante las elecciones estadounidenses de 2016, en que Donald Trump ganó contra Hillary Clinton.

La política está en boca de todos hoy. Prueba de ello es la cantidad de hilos de conversación sobre estos temas que se vierten a diario en todas las redes sociales. Una de las redes sociales más utilizadas para estos fines es la red social Twitter, donde encontramos opiniones de partidos, líderes, militantes o simplemente de personas interesadas en la política. Ser capaz de procesar adecuadamente estos datos y convertirlos en conocimiento es una ardua tarea que beneficia a multitud de campos, desde el académico, el empresarial o el periodístico.

La investigación de la UGR es fruto de esta motivación por poder “resumir” una gran cantidad de datos en información clara y concisa, lo que aporta valor a una posible pregunta de investigación.

El sistema ha sido desarrollado por José Ángel Díaz García, María Dolores Ruiz y María José Martín-Bautista, del Departamento de Informática e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada, y probado en un problema real de comparación entre dos políticos y sus políticos. : Donald Trump y Hillary Clinton, enfrentados en las elecciones generales de USA de noviembre de 2016.

SENTIMIENTOS Y EMOCIONES

El método ideado en la UGR ofrece, de forma fácilmente interpretable y explicable, una serie de relaciones entre conceptos y discusiones en la red social sobre ambos políticos, así como los sentimientos y emociones asociados a ellos. “En el núcleo de nuestro sistema, encontramos técnicas de Inteligencia Artificial sin supervisión, es decir, técnicas que no necesitan bases de datos previamente etiquetadas para ser entrenadas y utilizadas”, señalan los autores.

Entre ellos, destacan las reglas de asociación, que mediante el uso de léxicos y diccionarios permiten el análisis de sentimientos. “Estas técnicas son de gran valor hoy en día porque brindan soluciones interpretables y fácilmente comprensibles, lo que conlleva una fácil trazabilidad de los datos y brinda resultados fácilmente explicables que podrían ser utilizados por personas sin conocimientos técnicos, democratizando así el acceso a la Inteligencia Artificial”, señalan los autores. .

Este nuevo enfoque descriptivo se diferencia de los modelos tradicionales de ‘Machine Learning’, orientados al análisis predictivo del sentimiento, en los que se necesitan grandes bases de datos preetiquetadas (algo muy escaso en las redes sociales, debido a la volatilidad de los temas), y que suelen ofrecer mal soluciones interpretables basadas en entornos matemáticos muy complejos.

El análisis de los resultados obtenidos avala la capacidad del sistema diseñado en la UGR para obtener reglas y patrones de asociación de gran valor descriptivo en el caso de uso de las elecciones americanas. Por lo tanto, se pueden establecer paralelos entre estos patrones con eventos de la vida real.

Algunos de estos paralelos descubiertos por el sistema pueden ser los que relacionan muy fuertemente las palabras prohibición, servicio y transgénero con Donald Trump, lo que demuestra que el actual presidente estadounidense estaba alineado con la prohibición del servicio de estas personas en el sector, algo que ya se estaba considerando en 2016 y eso se confirmó en 2017.

En cuanto a los sentimientos, el sistema revela cómo la sociedad estadounidense tuvo un mayor nivel de enojo con Hillary Clinton en comparación con Trump, lo que lleva a la emoción de “confianza”, es decir, los tuits sobre Trump fueron emitidos por personas con alta confianza en el actual presidente de la República. ESTADOS UNIDOS.

Si tenemos en cuenta que los datos se procesaron durante la campaña electoral, por lo tanto, incluso se podría trazar un paralelo en los resultados posteriores que dieron la victoria a Donald Trump, según los expertos.





Source link