Modelamiento de tópicos aplicado al análisis de contenido de los tweets sobre el dengue en Colombia

Abstract
El uso de las redes sociales en la actualidad permite aprovechar la interacción y la conectividad entre usuarios, mediante el aprovechamiento de la cantidad de datos que se generan, que se consideran de gran utilidad al ser procesados mediante técnicas de modelamiento de tópicos para generar conocimiento mediante el cual se puede dar apoyo a la toma de decisiones entorno a modelos de control o creación de estrategias de acción. En este proceso investigativo se aplicaron técnicas de modelamiento de tópicos que permiten analizar contenido de Twitter particularmente relacionado con el dengue en Colombia con los cuales se detectaron los tópicos más predominantes dentro de un periodo de estudio entre desde enero de 2019 hasta diciembre de 2020 y realizar su respectivo análisis y profundización en los mismos. Luego de la extracción y procesamiento de los datos, se aplican los algoritmos para modelamiento de tópicos: Latent Dirichlet Allocation y Correlated Topic Models, para escoger el que mejor se aplique al caso estudiado mediante el uso de la medida de Loglikehood, dando como resultado el modelo LDA como el mejor, a través del cual posteriormente se determinaron los tópicos más significativos de los cuales se habla y que están relacionados con el dengue en específico.
Description
Keywords
Tópicos, tweets, dengue, Colombia, modelamiento
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