Implementaci?n de un sistema de nube de computaci?n para an?lisis de sentimientos en Twitter, para clasificar hoteles en 5 ciudades de Australia: S?dney, Melbourne, Brisbane, Adelaide y Perth

Description: El presente estudio explora como el ?n?lisis de los medios sociales como Twitter puede usarse para identificar la opini?n p?blica en hoteles y compara como estos sentimientos se relacionan a las gu?as tur?sticas de TripAdvisor de las ciudades m?s importantes de Australia S?dney, Melbourne, Brisbane, Perth y Adelaide. En el estudio se recolectaron datos a gran escala de Twitter y se realiz? un an?lisis de datos. Se recolectaron 53 millones de Tweets y despu?s de procesaron los datos removiendo caracteres que no son parte del alfabeto ingl?s, emoticones y hashtags y se clasificaron autom?ticamente los tweets en positivo, negativo o neutral; para esto se uso un clasificador Na?ve Bayes. Se utilizaron dos conjuntos de datos para entrenar al clasificador: un corpus del natural language toolkit (NLTK) que consist?a de 1000 cr?ticas de pel?culas y 400 tweets relacionados a hoteles manualmente clasificados. La precisi?n del clasificador usando cada conjunto de datos fue de 68.35% y 68.18% respectivamente. Para hacer el an?lisis de datos se utiliz? Kibana en conjunto con Elasticsearch y Couchbase. En el estudio se encontraron datos m?s objetivos que subjetivos. Se analizaron datos espec?ficos de la ciudad de Melbourne y se encontr? que el hotel con m?s tweets fue el Crown y el que menos tuvo fue el The Blackman. En general, los tweets relacionados a hoteles fueron escasos. Se encontraron 300 tweets relevantes de 53 millones.

Topic: COMPUTACI?N EN NUBE
AN?LISIS DE SENTIMIENTOS
BIG DATA
MACHINE LEARNING

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