Imprimir

Extracción de reputación en redes sociales desde fuentes de texto libre

Descripción

El problema de estimar la reputación de una entidad (una película, empresa, hotel, etc.) a partir de las opiniones vertidas por un conjunto de usuarios en una red social es una línea de investigación abierta y en auge. Prueba de ello es el gran número de sitios web que recogen opiniones de usuarios y valoraciones numéricas (ratings) sobre una gran variedad de dominios; por ejemplo, en tripadvisor.com se evalúan hoteles, filmaffinity.es revisa películas y series, y yelp.com restaurantes. Hasta ahora este problema ha sido tratado del siguiente modo: las opiniones de los usuarios se capturan por medio de revisiones, en las que el usuario traduce su opinión mediante un valor numérico acompañado por una descripción textual. A partir de estos valores el sistema estima una valoración media que determina la reputación de dicha entidad, agrupándolas finalmente en un ranking de reputación que facilita al usuario la toma de decisiones. Sin embargo, diferentes estudios en la literatura han evidenciado potenciales problemas de subjetividad y sesgo, derivados de la dificultad intrínseca de mapear opiniones a valores numéricos, lo que ha empujado a la comunidad a explorar métodos alternativos de extracción de reputación; por ejemplo, los basados en opiniones comparativas. Dentro de esta línea de investigación se enmarcan Trabajos Fin de Máster en los que se pretende explorar diferentes formas de estimación de rankings que eviten los problemas de sesgo descritos anteriormente, centrados en el descubrimiento de información en textos que permita analizar la correlación entre el texto de la opinión y el valor numérico asignado, o establecer automáticamente un valor numérico de valoración a partir del texto.

Profesor/es

Víctor Fresno y Roberto Centeno

Asignaturas recomendadas

Especialidad: tecnologías del lenguaje en la web

  

Requisitos

El alumno/a que se presente como candidato para realizar este proyecto debe reunir los siguientes requisitos: buen expediente académico, nivel alto de inglés y conocimientos avanzados de programación. Para esta línea de investigación buscamos, ante todo, alumnos/as a quienes les guste la investigación.