Análisis de sentimientos y percepción de la seguridad en la ciudad de Barranquilla

Abstract

Este proyecto tuvo como objetivo el hacer un análisis de la percepción ciudadana expresada en las redes sociales. Dicha investigación fue realizada mediante distintos algoritmos de machine learning para analizar cual se comporta de la mejor manera para este tipo de análisis. Se realizó con el uso de una base de datos extraída con la ayuda de X (previamente Twitter) Developer API. Los resultados encontraron que hay una gran cantidad de personas que se sienten inconformes con la seguridad en la ciudad de Barranquilla, tal como lo expresan en sus publicaciones, y que el algoritmo más efectivo para este caso es el de regresión logística. Se concluyó que el uso de este tipo de herramientas permite conocer eficazmente el panorama actual de la sensación de seguridad en la ciudad de Barranquilla. Como objetivo general, se planea desarrollar un modelo de análisis sentimental basado en machine learning que permita evaluar la percepción de los habitantes de Barranquilla sobre la seguridad en la ciudad, utilizando datos obtenidos a través de APIs de redes sociales para identificar patrones y tendencias que apoyen la toma de decisiones en políticas públicas de seguridad.

This project aimed to analyze public perception expressed on social media. The research involved using various machine learning algorithms to identify which performs best for this type of analysis. A database was extracted through the X (formerly Twitter) Developer API to carry out the study. Results showed that a significant number of people expressed dissatisfaction with the security situation in the city of Barranquilla, as evidenced in their posts. Logistic regression was identified as the most effective algorithm for this analysis. The study concluded that these tools are highly effective in understanding the current sentiment regarding security in Barranquilla. The overarching goal is to develop a sentiment analysis model based on machine learning that evaluates the perception of Barranquilla's residents about security in the city. This approach leverages data collected through social media APIs to identify patterns and trends. These insights aim to support decision-making processes in crafting effective public safety policies and enhancing urban security measures.