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Investigador de Citiaps dicta charla en Centre for Experimental Social Sciences Oxford USACH

news_307_dFabián Riquelme, PhD. en Computación de la Universitat Politécnica de Catalunya y miembro del Centro de Innovación en Tecnologías de la Información para Aplicaciones Sociales (CITIAPS) presentó su investigación "La caracterización de usuarios de redes sociales para el pronóstico de resultados en las elecciones políticas".

Fabián Riquelme, PhD. en Computación de la Universitat Politécnica de Catalunya y miembro del Centro de Innovación en Tecnologías de la Información para Aplicaciones Sociales (CITIAPS) presentó su investigación "La caracterización de usuarios de redes sociales para el pronóstico de resultados en las elecciones políticas".

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En la serie de charlas que realiza mensualmente el CESS Oxford-USACH, en su sede de Concha y Toro 32C (Santiago), el integrante del Centro de Innovación en Tecnologías de la Información para Aplicaciones Sociales (CITIAPS), Fabián Riquelme, dictó una interesante charla relacionada con su trabajo de investigación denominado "Characterizing social network users for election forecast", en el que presenta una metodología para identificar a los usuarios activos, influyentes y políticos y extraer información de las redes sociales con el objetivo de determinar qué tipo de gente usa Twitter para dar a conocer su interés político.

Las redes sociales forman parte de la cotidianidad de las personas en todo el orbe. En el caso de la plataforma social Twitter son más de 230 millones de usuarios, que están en constante interacción y hablando sobre diferentes temáticas.

El trabajo de Riquelme puede ser de gran importancia para interpretar los resultados del análisis y predicciones con respecto a Twitter, tales como la determinación de los índices de aprobación de los candidatos antes de las elecciones.

"Nuestra metodología considera dos tipos de análisis diferentes. En primer lugar, queremos obtener la información sociodemográfica los usuarios de Twitter más influyentes en el corpus. Dado que la información personal proporcionada por Twitter es pobre, tenemos que recoger la información personal que podamos, de otras redes sociales, como Facebook", indica Fabián Riquelme.

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Junto con esto, la investigación del PhD. en Computación de la Universitat Politécnica de Catalunya, definió una nueva medida basada en la línea de tiempo de la actividad de cada integrante de las redes sociales, que permite a los usuarios encontrar aquellos más activos en días con hitos políticos. "Se determina que quienes son más activos en Twitter los días con este tipo de hitos, están más interesados en la política", indicó el experto, insertando su trabajo en un análisis exhaustivo de un gran corpus de tweets recogidos durante el período de cuatro meses se acerca la elección del Reino Unido de 2015.

Esta herramienta analiza los mensajes de Twitter, mediante técnicas como el clustering, que consiste en el análisis de palabras, sentimientos en texto y otras técnicas computacionales de análisis de opinión. La información que entrega la plataforma está disponible de manera libre y gratuita para el análisis y seguimiento del escenario virtual de los votantes.

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