Lecture

En la tesis doctoral se propone una arquitectura para analíticas de datos
obtenidos a través de Internet que utiliza herramientas de procesamiento de
lenguaje natural para transformar esos datos en información cuantitativa que
permitirá tomar decisiones y/o organizar mejor la información. La arquitectura
se ha probado en dos áreas en los que se genera un gran volumen de datos
textuales en actividades diarias que se realizan actualmente por Internet:
Comercio electrónico y Foros de discusión de cursos masivos abiertos en
línea. Respecto al comercio electrónico se propone transformar las opiniones
de los usuarios en una nueva variable cuantitativa empleando Análisis de
Sentimiento, así como detectar y eliminar las Revisiones Falsas.  La propuesta
se ha evaluado sobre productos de electrónica para clasificar la imagen de
la marca de acuerdo al sentimiento expresado por el consumidor y mostrar
el comportamiento en cuadros de mandos. En cuanto al aprendizaje en línea
en Internet presenta muchos retos, tales como el procesamiento de la gran
cantidad de datos que se genera en los foros en línea.  Darle seguimiento y
buscar información en ese volumen de datos puede ser contraproducente, dado que
son datos no estructurados y de una gran variedad de temas.  La arquitectura
propuesta en esta tesis propone resolver los principales retos encontrados
en el estado del arte administrando los datos de forma eficiente mediante una
monitorización y seguimiento eficiente de los foros, el diseño de mecanismos
efectivos de búsqueda para preguntas y respuestas en los foros, y extrayendo
indicadores claves de rendimiento para administrar adecuadamente los foros.