Técnicas para la Clasificación de Sentimientos en Redes Sociales como Apoyo en el Marketing Digital

• Moreno, Fredy Yarney Romero ^[2] ; Martelo, Carlos Augusto Sanchez ^[1] ; Corredor, Breed Yeet Alfonso ^[3] ; Cifuentes, Joaquin Fernando Sanchez ^[1] ; López, Juan Pablo Ospina ^[1]
  1. [1] Universidad Manuela Beltrán

     Universidad Manuela Beltrán

     Colombia

     
  2. [2] Universidad Distrital, Bogotá
  3. [3] La Fundación Universitaria Internacional de La Rioja - UNIR, Bogotá Colombia

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• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 35, 2020, págs. 167-186
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    El contenido que se genera en la interacción con las redes sociales es vasto y se ha convertido en una valiosa fuente de información, que requiere ser analizada y explorada mediante la aplicación de técnicas para la clasificación o etiquetado de sentimientos, con el propósito de encontrar patrones o tendencias en el comportamiento de las personas, que apoyen a las organizaciones en el fortalecimiento de sus tareas relacionadas con marketing digital

  • English

    The content generated in the interaction with social networks is vast and has become a valuable source of information, which needs to be analyzed and explored by applying techniques for the classification or labeling of sentiments, in order to find patterns or trends in people's behavior, which support organizations in strengthening their tasks related to digital marketing. The SVM (Support Vector Machines) supervised learning linear classifier is proposed for the classification or labeling of sentiments in social networks.