Análisis de sentimientos de percepción sobre el socialismo en Latinoamérica en la última década

Abstract

El presente proyecto tiene como objetivo analizar las percepciones ciudadanas sobre el socialismo en Latinoamérica en los últimos años, mediante técnicas de clasificación de análisis de sentimientos y minería de datos aplicadas a comentarios extraídos de redes sociales. Para un mejor control del proyecto se usó una parte de la metodología CRISP-DM hasta la fase 5 de evaluación, empezando desde la comprensión del problema hasta la construcción y comparación de modelos de aprendizaje automático. El corpus de este proyecto empezó en el recolectado de datos, utilizando comentarios sobre líderes políticos, discursos y documentales relacionados con el Socialismo del Siglo XXI. Se implementaron múltiples algoritmos tradicionales de clasificación de texto y modelos de lenguaje a gran escala (LLMs). Este estudio saca a luz, el valor del análisis automatizado de opiniones políticas y muestra como los modelos de IA, pueden superar a los enfoques tradicionales en tareas de clasificación de sentimientos en contextos sociales.