• Portal Revistas UCSC
  • Repositorio Institucional UCSC
  • Communities & Collections
  • English
  • Español
  • Log In
    Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Lecaros Parra, Gerardo"

Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Thesis
    # 140 caracteres al sillón presidencial opinion mining para la predicción de resultados en las elecciones presidenciales Chile 2017
    (Universidad Católica de la Santísima Concepción, 2018) Lecaros Parra, Gerardo; Martínez Araneda, Claudia
    La predicción de los resultados en una elección parlamentaria o presidencial puede ser determinante a la hora de tomar ciertas acciones correctivas tanto paras las coaliciones políticas como para los votantes. Entre los instrumentos clásicos de predicción en una elección están las encuestas o sondeos de opinión, los que son considerados medidas estadísticas que se aplican para determinar la intención de voto de los electores. La historia reciente habla de tasas de error no despreciables que se atribuyen entre otras causas a voto voluntario, voto oculto, dificultades en sondeos vía teléfono fijo, zonas rurales alejadas, alta tasa de no-respuesta en celulares, indecisos, censo no actualizado, entre otros. A nivel mundial, los pronósticos que daban por perdedor a Trump en EEUU, o que Reino Unido se mantendría en Brexit, fueron emblemáticos. El caso más reciente ocurrió en Chile, en cuyas últimas elecciones presidenciales de 2017 las tres encuestas más reconocidas tuvieron un error de 9,1 puntos entre la votación escrutada de la candidata Beatriz Sánchez y lo predicho. El objetivo de este trabajo fue determinar si los tweets resultaban ser buenos predictores de la intención de voto y si eran una herramienta efectiva para definir un perfil basado en atributos para un candidato presidencial. Se seleccionaron 66217 tweets para ocho candidatos en el periodo de mayo a octubre de 2017. Por otra parte, se aplicaron técnicas de sentiment analysis para determinar las polaridades de los tweets en el tiempo y mediante el método de co-ocurrencia y análisis descriptivo de palabras detectar qué atributos están más relacionados con un candidato. Los resultados muestran una baja tasa de aparición de los atributos del perfil en los microtextos con un error de predicción de 7,8 puntos porcentuales, valor comparable con el obtenido en las encuestas de opinión en Chile.
Proyecto financiado por: