Minería de opinión: un análisis en tiempo real de tweets para Zacatecas

The Twitter social network has become an excellent tool to know in real time the opinions that users express on a great variety of topics. The formal analysis of the texts in tweets is the subject of numerous studies, derived from them, the emergence of emerging technologies such as Opinion Mining, where sentiment analysis is inert; which refers to the use of natural language processing to identify and extract subjective information from the texts [1]. By definition, sentiment analysis seeks to generate automatic tools capable of extracting subjective information to create structured and actionable knowledge [2]. In other words, this is a bulk document classification task automatically, depending on the positive or negative connotation of the language used in the document. This work focuses on performing sentiment analysis of Twitter comments georeferenced to the city of Zacatecas, such as a ranking of tweets tagged with their polarity, cleaning up the text of tweets, as well as extracting characteristics typical of the text don positive and negative polarity, using machine learning especially supervised learning algorithms to perform the classification. From the algorithms used it was obtained that Random Forest had a better accuracy by having 0.977, then Decision Trees with 0.9735 and SVM with 0.9551. With the results obtained it can be concluded that the improvement of the accuracy was achieved thanks to the features that were added, in addition it is shown that the supervised learning algorithms are classifying the tweets appropriately given the results obtained.La red social Twitter se ha convertido en una excelente herramienta para conocer en tiempo real las opiniones que los usuarios expresan sobre una gran variedad de temas. El análisis formal de los textos en los tweets es objeto de numerosos estudios, derivado de ellos, se ha impulsado la aparición de tecnologías emergentes como la Minería de Opinión, donde está inerte el análisis de sentimientos; el cual se refiere al uso del procesamiento del lenguaje natural para identificar y extraer información subjetiva de los textos [1]. Por definición, el análisis de sentimientos busca generar herramientas automáticas capaces de extraer información subjetiva para crear conocimiento estructurado y procesable [2]. En otras palabras, se trata de una tarea de clasificación masiva de documentos de manera automática, en función de la connotación positiva o negativa del lenguaje utilizado en el documento. Este trabajo se centra en realizar análisis de sentimientos de comentarios de Twitter georreferenciado a la ciudad de Zacatecas, como una clasificación de los tweets etiquetados con su polaridad, realizando una limpieza del texto de los tweets, así como la extracción de características propias del texto como polaridad positiva y negativa, utilizando el machine learning en especial los algoritmos de aprendizaje supervisado para realizar la clasificación. De los algoritmos utilizados se obtuvo que Random Forest tuvo un mejor accuracy al tener 0.977, después Arboles de Decisión con 0.9735 y SVM con 0.9551. Con los resultados obtenidos se puede concluir que la mejora del accuracy se logró gracias a las características que se fueron agregando, además se demuestra que los algoritmos de aprendizaje supervisado están clasificando los tweets de manera adecuada dado los resultados obtenidos

Desarrollo de Prototipo de Aplicación Móvil para Smart Tourism basado en Diseño Centrado en el Usuario

En este artículo, se presenta la implementación de la norma ISO 9241-210:2010 (Human Centred Design for Interactive Systems) para el desarrollo de una aplicación móvil con el fin de fortalecer la experiencia del usuario al momento de utilizar la aplicación móvil in situ. Siguiendo las fases que la norma dicta para el desarrollo y evaluación de software y hardware con el propósito de obtener un prototipo funcional, y al término del proceso un producto. La implementación de la norma permitió generar un prototipo inicial validado por usuarios reales(turistas), por lo que, para un trabajo futuro se llevará a cabo el uso de técnicas de inteligencia artificial (AI) y análisis de datos, estas mismas, complementarán este trabajo, dando como resultado una aplicación para Smart Tourism completamente validada y funcional. Cabe destacar que el propósito es usar el Diseño Centrado en el Usuario (DCU), logrando así un prototipo de alta fidelidad

IV Foro Internacional de Ganadería Sustentable: conectividad ecosistémica y articulación territorial hacia la Agenda 2030

En este espacio plural de análisis y reflexiones, buscamos articular conceptos y posibilidades para los territorios de montaña del centro de México, dando importancia a medios de vida vinculados a la ganadería y su interacción ecosistémica, fundamentado en innovaciones, casos de éxito e iniciativas emblemáticas nacionales e internacionales. La socialización de experiencias es uno de los pilares para transitar hacia la sostenibilidad de los sistemas productivos ganaderos: compartir logros e iniciativas, crear sinergias e identificar vulnerabilidades desde distintos enfoques.GIZ, Agencia de Cooperación Aleman

Democratization and the secularization of religious parties: The case of Mexico.

Under what conditions does democratization erode religious political engagement? The dramatic democratic transitions in the Catholic world during the last quarter of the twentieth century have been accompanied by the widespread decline of Catholic political parties, but the interaction between democratizing reforms and the development of religious parties in the Catholic world remains poorly understood. This article analyses the crucial case of Mexico to explore if, how, and under what conditions electoral participation encourages the differentiation of religious and partisan activism. Relying on archival research and an original data set describing the religious linkages of 302 historic and contemporary leading members of the PAN, Mexico’s largest Catholic-inspired party, this article shows that democratization is only indirectly linked to the secularization of religious parties, and its effects are conditional on the resources and opportunities available to religious activists