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Proyecto de NLP para la Identificación de Noticias Falsas Acerca de COVID-19

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dc.contributor.advisorNova Arevalo, Nestor Armandospa
dc.contributor.authorRincon Pineros, Brayan Davidspa
dc.contributor.authorArquez Abdala, Miguelspa
dc.contributor.authorRestrepo Alvarez, Leonardospa
dc.contributor.authorJimenez Prieto, Giovannispa
dc.contributor.evaluatorPajaro Hernandez, Juan Pablospa
dc.contributor.evaluatorGarcía Diaz, Cesar Enriquespa
dc.date.accessioned2024-05-17T12:46:34Z
dc.date.available2024-05-17T12:46:34Z
dc.date.created2023-05-26spa
dc.description.abstractEl programa de Ciencia de la Información, Bibliotecología y Archivística (CIBAR) de la Pontificia Universidad Javeriana está actualizando sus líneas disciplinarias, incluyendo la clasificación de información. Ante el creciente volumen de datos, se busca desarrollar sistemas que faciliten la clasificación de manera semiautomática o automática, reduciendo costos y consumo de recursos. Un caso de uso es la clasificación automática de noticias falsas sobre COVID-19. El aumento de estas noticias y la dificultad para el público en general de discernir su veracidad, hacen necesaria la implementación de un sistema que clasifique y etiquete las noticias antes de su difusión. Este sistema empleará técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para realizar la clasificación de manera autónoma. El proyecto incluye el desarrollo de una herramienta que evalúa la veracidad de las noticias mediante criterios analíticos, permitiendo a los usuarios identificar señales de noticias potencialmente falsas. Adicionalmente, se utilizará Web Scraping para extraer información complementaria que permita un análisis cualitativo y descriptivo. Este proyecto tiene un gran valor social, pues busca combatir la desinformación en torno al COVID-19, y pedagógico, acercando a la comunidad educativa de la Universidad a temas analíticos y de programación, y familiarizando a estudiantes y docentes con herramientas analíticas para adaptarse a las demandas del entorno laboral.spa
dc.description.abstractenglishThe Information Science, Librarianship, and Archiving program (CIBAR) at the Javeriana University is in the process of updating its disciplinary lines, with a particular emphasis on information classification. With the growing volume of data, the objective is to develop systems that streamline classification semi-automatically or automatically, thus reducing costs and resource utilization. One use case is the automatic classification of false news related to COVID-19. Given the proliferation of such news and the challenges the public faces in discerning its veracity, it is essential to implement a system that classifies and labels the news before its distribution. This system will employ natural language processing and machine learning techniques to carry out classification autonomously. This project incorporates the development of a tool that assesses news veracity based on analytical criteria, enabling users to identify telltale signs of potentially false news. In addition, Web Scraping will be utilized to extract supplementary information that facilitates qualitative and descriptive analysis. This project carries considerable social value as it aims to combat misinformation surrounding COVID-19. Furthermore, it holds educational significance by bringing the university's educational community closer to analytical and programming topics and familiarizing students and teachers with analytical tools, thus equipping them to meet the demands of the professional landscape.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Analítica para la Inteligencia de Negocios
dc.formatPDF
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10554/67392
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería
dc.publisher.programMaestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licenceAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rights.localDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectCOVID-19
dc.subjectProcesamiento de Lenguaje Natural
dc.subjectAprendizaje Automático
dc.subjectNoticias Falsas
dc.subjectClasificación Automática de Noticias
dc.subject.armarcMaestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.armarcAprendizaje automático (Inteligencia artificial)spa
dc.subject.armarcClasificaciónspa
dc.subject.armarcNoticias falsas – Chinaspa
dc.subject.armarcCOVID-19 (Enfermedad)spa
dc.subject.keywordCOVID-19
dc.subject.keywordNatural Language Processing
dc.subject.keywordMachine Learning
dc.subject.keywordFake News
dc.subject.keywordAutomatic News Classification
dc.titleProyecto de NLP para la Identificación de Noticias Falsas Acerca de COVID-19spa
dc.title.englishNLP Project for the Identification Fake News About COVID-19spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría

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