Identificación automática de tweets de emergencia en la red social “X”: caso de estudio en Ecuador
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Date
2024
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Publisher
PUCE - Quito
Abstract
Las redes sociales, en particular la plataforma X, representan mecanismos potencialmente valiosos para el reporte e identificación oportuna de situaciones de emergencia, gracias a la vasta cantidad de información generada continuamente por los usuarios. No obstante, la disponibilidad de corpus específicos relacionados con situaciones de emergencia es limitada, así como la automatización para la identificación de contenido textual pertinente. En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo de inteligencia artificial para la identificación automática de textos que abordan situaciones de emergencia, utilizando como base de aprendizaje el contenido generado por usuarios en Ecuador. El análisis y experimentación contempla una comprensión de la incidencia de las características lingüísticas específicas del país al momento de reportar situaciones de emergencia. Los resultados obtenidos de los experimentos muestran un desempeño satisfactorio en la identificación de textos sobre emergencias mediante el clasificador SVM y el clasificador LR, a su vez, los datos indican que las particularidades lingüísticas del español ecuatoriano tienen una incidencia poco significativa para identificar temas de emergencia, sugiriendo que el modelo desarrollado puede generalizarse eficazmente dentro del contexto ecuatoriano. En conclusión, el estudio confirma que es posible identificar textos relacionados con emergencias utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural en el contexto específico de Ecuador, y que las características lingüísticas particulares del español ecuatoriano no representan una barrera significativa para la eficacia del modelo. Esta contribución puede ser relevante para mejorar los sistemas de alerta y respuesta ante emergencias, utilizando las redes sociales como una herramienta complementaria en la gestión de crisis.
Description
Keywords
Procesamiento de lenguaje natural (Computadores), Aprendizaje automático (Inteligencia artificial), Sistemas de almacenamiento y recuperación de información, Redes sociales, Análisis de regresión, Gestión de emergencias