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Analizando datos de redes sociales utilizando minería de sentimientos y análisis de bigramas para la recomendación de videos de YouTube

Autores: McGarry, Ken

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Analizando datos de redes sociales utilizando minería de sentimientos y análisis de bigramas para la recomendación de videos de YouTube


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Redes sociales
Videos de YouTube
Cambio climático
Análisis de sentimientos
Teoría de grafos
Publicaciones de usuarios

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este trabajo combinamos el análisis de sentimientos con la teoría de grafos para analizar las publicaciones de los usuarios, los "me gusta"/"no me gusta" en una variedad de redes sociales para proporcionar recomendaciones de videos de YouTube. Nos enfocamos en el tema del cambio climático/calentamiento global, que ha causado mucha alarma y controversia en los últimos años. Nuestra intención es recomendar videos informativos de YouTube a aquellos que buscan un punto de vista equilibrado sobre esta área y los argumentos/cuestionamientos clave. Para ello, analizamos datos de Twitter; comentarios y publicaciones de Reddit; comentarios de usuarios, estadísticas de visualización y "me gusta"/"no me gusta" de videos de YouTube. La combinación del análisis de sentimientos con estadísticas en bruto y la vinculación de usuarios con sus publicaciones proporciona una comprensión más profunda de sus necesidades y su búsqueda de información de calidad. El análisis de sentimientos proporciona información sobre los gustos y disgustos de los usuarios, la teoría de grafos proporciona los patrones de vinculación y las relaciones entre usuarios, publicaciones y sentimientos.

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