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Investigadores de la UA analizan el impacto en Twitter de los candidatos a las primarias del PSOE y a las elecciones francesas

La aplicación Social Analytics, que recupera mensajes de usuarios de las redes sociales, indica que Pedro Sánchez supera al resto en número de menciones, audiencia y “likes”

En el caso de Le Pen y Macron, los datos están más igualados aunque la comparativa señala una mejor reputación para el candidato centrista a las elecciones presidenciales de Francia

 

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Gráficas obtenidas durante la mañana del viernes 5 de mayo de 2017

Los datos pueden consultarse en tiempo real en el siguiente enlace: http://socialanalytics.gplsi.es/

 

Alicante. Viernes, 5 de mayo de 2017

Desde del pasado martes 2 de mayo de 2017, el  Grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural y Sistemas de Información (GPLSI) de la Universidad de Alicante realiza un estudio de opinión sobre los candidatos a las primarias del PSOE a través de las redes sociales. En concreto, gracias a la aplicación Social Analytics desarrollada por investigadores del GPLSI, la información se puede analizar y consultar en tiempo real.

En el caso de las elecciones a las primarias del PSOE, a fecha de 5 de mayo de 2017, los datos señalan a Pedro Sánchez como ganador en número de menciones, audiencia y “likes”, y Patxi López obtiene los mejores datos en reputación.

Por otro lado, el Grupo de investigadores de la UA también está dando cobertura a las elecciones francesas según los hispanos parlantes. El análisis, disponible en castellano, inglés y francés, indica que Marine Le Pen obtiene una pequeña mayoría en número de menciones, audiencia y número de “likes”, aunque el candidato centrista a las elecciones presidenciales de Francia, Emmanuel Macron, obtiene unos mejores resultados en el ránking de reputación.

 

Social Analytics

GPLSI Social Analytics es una aplicación que recupera mensajes de usuarios de las redes sociales Twitter e Instagram sobre un tema en concreto y, de forma automática, valora las opiniones expresadas en los mensajes. Esto permite realizar un seguimiento de las opiniones de la gente sobre diferentes temas como, por ejemplo, un destino turístico o unas elecciones como es este caso. Este análisis puede representarse tanto geográficamente en un mapa como con gráficos.

Toda esta tecnología se basa en otra que analiza las opiniones de la gente y valora los sentimientos expresados en ellas. Así, la minería de opiniones o de análisis de sentimientos permite rastrear a través de Internet y de las redes sociales los comentarios que hace la gente sobre cualquier tema y valorar qué emoción expresa, si es positiva o negativa e, incluso, la intensidad.

No es la primera vez que el Grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural y Sistemas de Información de la UA utiliza estos sistemas de minería de opiniones para valorar el estado de opinión de los seguidores. En 2011, con la herramienta SocialObserver, se ofreció cobertura al debate electoral entre Mariano Rajoy y Alfredo Pérez Rubalcaba resaltando la herramienta un claro margen de diferencia entre ambos según la valoración semántica de los espectadores. Mariano Rajoy se daba como ganador del debate y así lo afirmaron los medios de comunicación.

Además, en 2013, se valoró automáticamente a los concursantes del programa televisivo “La Voz”, durante la semifinal, a partir de los comentarios que sus seguidores realizaron en Twitter.

 

Prevención de suicidio

Por otro lado, basado en estas tecnologías capaces de rastrear las redes sociales y detectar si el texto contiene emociones negativas o positivas, en 2016 el GPLSI puso en marcha el Proyecto Life! para detección y prevención del abuso escolar y suicidios juveniles. En este sentido, las redes sociales se han convertido en una gran herramienta de información y prevención, ya que las personas con tendencias suicidas suelen avisar a su entorno a través de diversos medios.

 

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