Análisis Big Data, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, enfocados a medios de comunicación (Universidad Tecnológica de Panamá, 2019)
Con el aumento de los datos informáticos que se generan en la actualidad, surge el término Big Data. La herramientas convencionales utilizadas hasta el momento no son capaces de soportar los grandes volúmenes de datos, por lo que se tiene que recurrir a las nuevas tecnologías del momento, como el uso de Machine Learning. Hace años que la prensa escrita tradicional ha dado paso a un conglomerado de periódicos online, blogs, redes sociales y agregadores de noticias. Actualmente, un número creciente de personas accede a las noticias, a través de diferentes medios, tales como redes sociales; o de buscadores como Google y Bing. (Salaverría, 2019) La aplicación del Big data se realiza en multitud de sectores, y en este proyecto, el sector central es el periodismo. Se ha hecho un estudio del uso de Big Data y las diferentes herramientas que ofrece al usuario, en cuanto a capacidad de carga, procesar y visualizar los datos recolectados en el sitio de diferentes diarios y periódicos online, de la empresa Grupo EPASA. Este trabajo conceptualiza el término Big Data, y describe su importancia en las prácticas periodísticas. Se explican técnicas de análisis de datos textuales en gran escala, como el análisis automatizado de contenidos, el aprendizaje automatizado (Machine Learning), y el modelamiento de temas (Modeling Lookalike), que pueden servir para la generación de conocimientos en ciencias sociales y recomendaciones de noticias en periodismo. Se expone técnicas para el análisis de información, a través de softwere comerciales y de paquetes de programación, como Python. En esta memoria, se comienza con capítulo introductorio a la tecnología empleada en el desarrollo, dando una visión general de la motivación del problema al que se pretende dar solución. Posteriormente, se expone las actividades realizadas, y los pasos seguidos en el desarrollo del proyecto, continuando con los reportes de resultados de los respectivos análisis en Python. Finalmente, se concluye con el capítulo de conclusiones y recomendaciones de la realización del proyecto.