Diseño de un modelo de análisis de sentimientos basado en machine learning aplicado a restaurantes de Rehoboth Beach

Abstract

El presente trabajo se centra en el desarrollo de un modelo de análisis de sentimientos para evaluar reseñas de restaurantes en Rehoboth Beach. Los restaurantes enfrentan retos como la disminución de visitas y competencia con otras opciones de entretenimiento, por eso se realiza este proyecto. El objetivo es apoyar la toma de decisiones estratégicas en marketing, ayudando a los restaurantes a comprender mejor la percepción y satisfacción de sus clientes. Se emplearon técnicas de web scraping para recopilar reseñas en línea de la plataforma OpenTable, seguidas de métodos de minería de datos y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para analizar y clasificar las opiniones según su polaridad y temas clave. Los resultados identifican patrones en la experiencia del cliente y áreas de mejora, lo que permite la formulación de estrategias de marketing dirigidas a mejorar la satisfacción del cliente y revitalizar el turismo. El modelo propuesto ofrece una visión detallada de la percepción del cliente y se presenta como una herramienta valiosa para la toma de decisiones informadas en el sector de la hospitalidad y el turismo en Rehoboth Beach.