Aplicación de técnicas de machine learning para el análisis de sentimiento y detección de temas públicos de redes sociales sobre empresas del sector farmacéutico
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Date
2026
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Publisher
PUCE - Quito
Abstract
El crecimiento del uso de redes sociales ha transformado la forma en que los usuarios expresan sus opiniones, experiencias y percepciones respecto a productos y servicios, especialmente dentro del sector farmacéutico.
Estas plataformas generan una gran cantidad de información textual que refleja la reputación digital de las empresas, sus productos y reacciones del público ante distintos eventos o lanzamientos.
Sin embargo, la gran cantidad de información generada en redes sociales supera la capacidad de análisis manual, lo que dificulta su estudio por métodos tradicionales. Por esa razón, el uso de técnicas automatizadas se vuelve necesario para procesar y analizar.
En este contexto, Machine Learning y el Procesamiento de Lenguaje Natural permiten identificar sentimientos y temas recurrentes presentes en las conversaciones digitales. En esta investigación utiliza estas técnicas para detectar patrones de opinión pública y evaluar la reputación digital de las empresas del sector farmacéutico.
Finalmente, el estudio posee relevancia académica al aplicar métodos de inteligencia artificial en el análisis de fenómenos sociales. También, presenta relevancia práctica al ofrecer una herramienta analítica que puede apoyar procesos de monitoreo reputacional y toma de decisiones estratégicas.
Description
Keywords
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial), Procesamiento del lenguaje natural (Informática), Análisis de sentimiento - Redes Sociales, Reputación digital, Industria farmacéutica - Ecuador