Clasificación, extracción y generación de recursos lingüísticos en el dominio bancario en redes sociales digitales

Abstract

De acuerdo con el informe trimestral "Digital 2021 october global statshot report", el volumen de usuarios activos en internet en Colombia es del 68% de la población y el 76.4% son usuarios activos en redes sociales, bajo este contexto, las redes sociales han pasado de medio de información a medio de comunicación masivo, sin embargo, el crecimiento exponencial de la presencia tanto de usuarios como de las marcas en redes sociales, ha llevado a la necesidad del uso de la tecnología y los avances en la ciencia computacional, para extraer, recopilar y clasificar altos volúmenes de información relativa a la comunicación entre usuarios y marcas en el contexto digital.La revisión literaria ha mostrado importantes avances en investigaciones relacionadas con el análisis de datos semiestructurados y no estructurados, particularmente provenientes de redes sociales digitales, sin embargo, en Colombia no se encontraron investigaciones relacionadas, por lo tanto, se propone la implementación de esta prueba de concepto, que permitió clasificar los temas de conversación más frecuentes en el dominio bancario en la red social Twitter.La investigación se desarrolló bajo el marco ontológico, ya que a través de este podemos determinar las relaciones semánticas entre los conceptos del dominio financiero. El método de investigación utilizado es CRISP-DM.