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Generación de un corpus para detección de competidores en el idioma español mediante minería de opiniones comparativas. Caso de estudio: sector textil en la provincia del Azuay
En la actualidad con el avance de la tecnología y más aún con la llegada de la pandemia el uso de
las plataformas digitales se ha incrementado. Un estudio presentado por la Cámara de Comercio
Electrónico Ecuatoriana del año 2020 demuestra que el comercio electrónico ha incrementado en
al menos 15 veces con respecto al 2019 el uso de plataformas digitales online con la llegada de la
pandemia. Debido a esto, las empresas para hacer estudios de mercado deben buscar nuevas
fuentes de información. Por lo tanto, el internet se ha convertido en un insumo intangible de toda
estrategia comercial. Una parte fundamental de una estrategia comercial es analizar a la
competencia, este análisis en años anteriores según la literatura se realizaba generalmente
mediante encuestas, pero con la llegada de las plataformas digitales ha cambiado este método y
hoy por hoy se puede extraer los datos de la web para luego implementar un proceso de Inteligencia
Competitiva (CI), la cual permite hacer un análisis completo para tener una ventaja competitiva. CI
comprende de varios pasos, esta investigación aborda todos estos pasos, pero se enfoca
principalmente en el paso inicial, la recolección y análisis de datos, que es un paso fundamental para
CI, donde actualmente existen problemas como: falta de corpus en español especializado para CI,
por lo cual los investigadores no tienen la facilidad de implementar modelos de aprendizaje
automático que les ayuden a tener una ventaja competitiva. El presente trabajo de investigación
presenta una metodología para la creación de un corpus en el idioma español que permita entrenar
algoritmos con el fin de realizar detección de competidores en el contexto del sector textil. Se han
generado dos resultados principales: 1) Una metodología utilizando técnicas de minería de textos
(minería de opiniones comparativas y reconocimiento de entidades nombradas) para construir
corpus enfocado hacia la Inteligencia Competitiva. 2) Un corpus en español, dentro del dominio de
comentarios de redes sociales, el cual sirve de base para futuras investigaciones relacionadas con la
inteligencia competitiva, específicamente en la detección de competidores en el lenguaje español,
donde la CI estaba estrictamente restringida por la falta de un corpus. Por último, se ha evaluado la
utilidad del corpus desarrollado mediante un Dashboard creado en base a un caso de estudio llevado
a cabo en el contexto del sector textil en redes sociales. Se ha demostrado que efectivamente es de
utilidad para el sector textil, sin embargo, se recomienda hacer una nueva validación con empresas
que estén directamente relacionadas al sector textil y así obtener una validación más directa,
también se recomienda evaluar en otros sectores.Currently, with the advancement of technology and even more so with the arrival of the
pandemic, the use of digital platforms has increased. A study presented by the Ecuadorian Chamber
of Electronic Commerce for the year 2020 shows that electronic commerce has increased the use of
online digital platforms by at least 15 times compared to 2019 with the arrival of the pandemic. Due
to this, companies to do market research must look for new sources of information. Therefore, the
internet has become an intangible input for any business strategy. A fundamental part of a
commercial strategy is to analyze the competition, this analysis in previous years according to the
literature was generally carried out through surveys, but with the arrival of digital platforms this
method has changed and today the data can be extracted from the web to then implement a
Competitive Intelligence (CI) process, which allows a complete analysis to have a competitive
advantage. CI comprises several steps, this research addresses all these steps, but focuses mainly
on the initial step, data collection and data analysis, which is a fundamental step for CI, where there
are currently problems such as: lack of corpus in Spanish specialized for CI, so researchers do not
have the facility to implement machine learning models that help them to have a competitive
advantage. This research presents a methodology for the creation of a corpus in the Spanish
language that allows algorithms to be trained in order to detect competitors in the context of the
textile sector. Two main results have been generated: 1) A methodology using text mining
techniques (comparative opinion mining and named entity recognition) to build a corpus focused
on Competitive Intelligence. 2) A corpus in Spanish, within the domain of social network comments,
which serves as a basis for future research related to competitive intelligence, specifically in the
detection of competitors in the Spanish language, where the CI was strictly restricted by the lack of
a corpus. Finally, the usefulness of the corpus developed has been evaluated through a Dashboard
created based on a case study carried out in the context of the textile sector in social networks. It
has been shown that it is indeed useful for the textile sector, however, it is recommended to carry
out a new validation with companies that are directly related to the textile sector and thus obtain a
more direct validation, it is also recommended to evaluate in other sectors.Ingeniero de SistemasCuenc