Interés complementario: Diseño e implementación de una metodología de estudio de mercado orientado a redes sociales, con el uso de herramientas de minería de opiniones

• Main Author: Numhauser Cabrera, Abel Iván
• Other Authors: Velásquez Silva, Juan
• Language: es
• Published: Universidad de Chile 2019
• Subjects: Minería de datos; Redes sociales; Twitter; Minería de opiniones; Aspect based opinion
• Online Access: http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/168337

Magíster en ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información. Ingeniero Civil Industrial === La presente tesis se centró en la implementación de Interés Complementario, un servicio tecnológico para OpinionZoom (OZ), proyecto académico con fines comerciales llevado a cabo por el Web Intelligence Centre (WIC) de la Universidad de Chile. Se creó un módulo que detecta automáticamente los temas que un usuario chileno de Twitter expone en los comentarios que emite, con la finalidad comercial es generar insights de los prospectos de clientes de OpinionZoom. La problemática recae en que el volumen da datos es muy numeroso y además aumenta considerablemente conforme pasa el tiempo. Adicionalmente, se trata de un estudio pionero: la tesis debió hacerse cargo de generar una metodología para descubrir aproximadamente cuántos tópicos y de qué naturaleza existen ente los usuarios de Twitter en Chile, así como la paquetización en un servicio. De acuerdo a lo anterior, se declaró la hipótesis de investigación: Es factible montar una herramienta comercial que identifique los tópicos de mayor interés de usuarios de redes sociales, basándose en el contenido que éstos generan y mediante el uso de herramientas de minería de opiniones, con foco en topic modeling. Se optó por utilizar LDA, un modelo supervisado para realizar Topic Modeling pero en un proceso iterativo para estimar la cantidad más adecuadas de tópicos. Gracias a ello, y sumado a una limitante en la capacidad de procesamiento, se generaron 120 tópicos, donde se evidencia que 28 de ellos no guardan ninguna relevancia semántica y que fueron generados por sesgo de la base de entrenamiento. Los restantes decantaron en una taxonomía de 27 categorías con 44 subcategorías, donde las principales categorías son Social y noticias. La precisión de la herramienta globalmente no fue satisfactorio, pues en promedio es de 40%. Sin embargo, tras estudiar los casos se evidenció que los usuarios que tienen una mayor cantidad de tweets presentan una mejora significativa en la precisión, llegando hasta una precisión del orden de 60%. Para determinar factibilidad se realizó una cubicación y análisis de sensibilidad de los recursos necesarios para la comercialización, bajo tres estrategias: (1) Spin-in, en el que se vende como un organismo interno de la Universidad de Chile; (2) Partner Estratégico, en el que se confía la exclusividad de los servicios de investigación y mantención a un privado, a cambio del cobro de una licencia; y (3) Spin-off, en el que se desprende la fuerza de venta de la Universidad y paga un tributo extra por los ingresos. En conclusiones principales de destaca en la dimensión de negocio que el proyecto es rentable y la alternativa de comercialización de Spin-off es factible en tanto se obtenga una cantidad determinada de clientes al año. En cuanto a visión de procesos, fue posible utilizar metodologías del plan de estudios para el diseño global y particular del módulo de Interés Complementario. Sobre la investigación en sí, se determinó que la hipótesis se cumple siempre y cuando el usuario a analizar genere suficiente contenido, tal que los tópicos estimados sumen cierto nivel del denominado Ratio de Interés. === Este trabajo ha sido financiado por el proyecto CORFO 13IDL2-23170