Análisis Big Data, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, enfocados a medios de comunicación (Panamá : 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.
With the increase of the computer data that is generated today, the term Big Data emerges. The conventional tools used so far are not able to withstand the large volumes of data, so you have to resort to new technologies of the moment such as the use of Machine Learning. For years, the traditional written press has given way to a conglomerate of online mewspapers, blogs, social media and news aggregators. Currently an increasing number of people access the news through different media, such as social networks; or search engines like Google and Big. (Salaverría 2019) The application of big data is carried out in many sectors, and in this project the central sector is journalism. Astudy has been made of the use of Big data and the different tools it offer the user in terms of the ability to upload, process and visualize the data collected on the sites of different daily and online newspapers of the company Grupo EPASA. This work conceptualizes the term big data and describes its importance in journalistics practices. Large-scale textual data analysis techniques such as automated content analysis, machine learning, and modeling lookalike are explained, which can be used for knowledge generation in social sciences and news recomendations in journalism. Techniques for Big Data Analysis are exposed and the use of the main tools for obtaining information through commercial softwere and programming packages such as Python is valued. This report begins with an introductory chapter on the technology used in development giving an overview of the motivation of the problem to which it is intended to solve. Subsequently, the activities carried out and the step taken in the development of the project are presented, continuing with the results reports of the respective analyses in Python. Finally, it concludes with the chapter of conclusions and recommendations for the realization of the project.
Capítulo I: Introducción. -- Capítulo II: Estado del arte. -- Capítulo III: Aspectos generales de la empresa. -- Capítulo IV: Descripción del proyecto. -- Capítulo V: Descripción de las actividades realizadas. -- Capítulo VI: Desarrollo del proyecto. -- Capítulo VII: Informes de resultados.
Tesis (
Diana Itzel Martínez Rivera.
Keywords: Licenciatura en Ingeniería Sistemas de Información