dc.contributorBarraza Vizcarra, Hugo Manuel
dc.creatorMamani Llaca, Rosalia Ines
dc.date2022-10-19T00:52:57Z
dc.date2022-10-19T00:52:57Z
dc.date2022-06-25
dc.date.accessioned2023-08-08T04:03:04Z
dc.date.available2023-08-08T04:03:04Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12969/2506
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8005987
dc.descriptionUn evento trascendental como es la COVID-19 genera bastante expectativa por parte de actores nacionales e internacionales lo que genera la producción de bastante contenido en internet y en redes sociales; las redes sociales son en la actualidad grandes repositorios de las opiniones de los usuarios a nivel mundial. A raíz de esta abundante información es que se planteó realizar la investigación del comportamiento de tweets relacionados a la pandemia COVID-19 en el Perú empleando minería de textos, 2022.Con respecto al entrenamiento de los tweets de la pandemia COVID-19, el algoritmo Máquinas de Vectores de Soporte consiguió una exactitud del 93,3 %, clasificando un 70 % como tweets positivos y 30 % como negativos. Luego de haber aplicado el modelo entrenado a 5000 tweets se consiguió el 87 % tweets positivos y 13 % negativos.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Privada de Tacna
dc.publisherPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.sourceUniversidad Privada de Tacna
dc.sourceRepositorio Institucional - UPT
dc.subjectAnálisis
dc.subjectSentimientos
dc.subjectMinería de textos
dc.subjectMaquina de vectores de soporte
dc.subjectPandemia - Perú
dc.subjectDosis
dc.subjectVacuna
dc.subjectCOVID-19
dc.subjecthttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.titleAnálisis de comportamiento de tweets relacionados a la pandemia de COVID-19 en el Perú empleando minería de textos, 2022
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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