Análisis visual de sentimientos en twitter y su correlación con los resultados electorales en los últimos 10 años

Abstract

Este trabajo de memoria se enfoca en el análisis de tweets relacionados con ciertas elecciones para identificar una posible correlación con los resultados oficiales. Para ello, se emplearon algoritmos de clasificación, modelos de procesamiento del lenguaje natural y técnicas de visualización de datos. Los hallazgos indican que, aunque no se obtienen resultados exactos, los márgenes de error son aceptables y las tendencias de los tweets reflejan adecuadamente los resultados oficiales, sugiriendo una correlación. La relevancia de este estudio radica en su potencial para desarrollar herramientas que puedan mejorar las estrategias de comunicación política y ofrecer predicciones más precisas en futuros escenarios electorales.

This thesis work focuses on the analysis of tweets related to certain elections to identify a possible correlation with the official results. For this purpose, classification algorithms, natural language processing models, and data visualization techniques were employed. The findings indicate that, although exact results are not obtained, the error margins are acceptable, and the trends in the tweets adequately reflect the official results, suggesting a correlation. The relevance of this study lies in its potential to develop tools that can improve political communication strategies and provide more accurate predictions in future electoral scenarios.