La minería de opinión en los medios sociales como herramienta para medir la (in)satisfacción del consumidor
DOI:
https://doi.org/10.24208/rebecin.v8i.235Palabras clave:
Árbol de decisión; Análisis de sentimientos; Minería de textos; Minería de datos.Resumen
Estudio de carácter cuantitativo que pretende explorar la contribución de la minería de opinión en bases de datos extraídas de Facebook para la medición de la (in)satisfacción del consumidor. Su objetivo es proponer un flujo que ayude en los pasos del proceso de descubrimiento de conocimiento en el texto y seleccionar herramientas para la minería de opinión a nivel de frase, donde se analiza el sentimiento positivo, negativo y neutro. Se somete al flujo propuesto una base de datos, de marca de coches, extraída de Facebook con cuatro tratamientos de preprocesamiento. Los algoritmos Naïve Bayes, SMO y J48 se utilizan en la herramienta Weka para la etapa de procesamiento. Presenta resultados satisfactorios en la minería de opinión, con la mejor tasa de aciertos obtenida con el algoritmo SMO. Propone trabajos futuros en bases de datos SAC (Servicio de Atención al Consumidor) con la aplicación de esta metodología desarrollada y estudios para descubrir las causas de la (in)satisfacción del consumidor encontradas en las bases de datos SAC y SAC 2.0.
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