Analizador de tweets asociados a la política y polarización Colombiana

Abstract

En los últimos años, las personas asociadas a la política del país han encontrado en las redes sociales un lugar para difundir sus ideas, en este nuevo escenario se mezclan los problemas que usualmente acarrea hablar públicamente de leyes o de una posición política, con aquellos relacionados a la información en redes sociales como lo son las noticias falsas, perfiles fantasmas, difusión de odio, cyberbullying, etc. De igual manera, durante este tiempo el procesamiento del lenguaje natural ha ido aumentando en popularidad y ha sido de gran utilidad para analizar el comportamiento y los sentimientos de los humanos por medio del texto que ellos mismos escriben. Algunas de sus utilidades se pueden evidenciar en las redes sociales, donde la gente tiende a dar su opinión sobre distintos temas, opiniones tanto positivas como negativas. Con nuestro proyecto, tomamos las diferentes publicaciones y comentarios de la red social Twitter mediante su respectiva API y, de esta forma, analizar cómo se encuentra la polarización en esta red social, centrado específicamente en la política de nuestro país Colombia, usando como herramienta clave herramientas de análisis de texto y la construcción de redes neuronales que permitan determinar los patrones que conforman estas prácticas que afectan gravemente la percepción política de Colombia.

In recent years, people associated with the country's politics have found a place in social networks to spread their ideas, in this new scenario the problems that usually entail publicly speaking about laws or a political position are mixed with those related to information on social networks such as fake news, ghost profiles, dissemination of hate, cyberbullying, etc. Similarly, during this time natural language processing has been increasing in popularity and has been very useful for analyzing the behavior and feelings of humans through the text they write. Some of its benefits can be seen in social networks, where people tend to give their opinion on different topics, both positive and negative opinions. With our project, we take the different publications and comments of the social network Twitter through their respective API and, in this way, analyze how the polarization is in this social network, focused specifically on the politics of our country Colombia, using as a key tool text analysis tools and the construction of neural networks that allow determining the patterns that make up these practices that seriously affect the political perception of Colombia.