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Título : El uso de big data y su incidencia en la calidad de los Servicios académicos de la Universidad Técnica de Ambato.
Autor : Buenaño Valencia, Edwin Hernando
Vaca Albán, Robert Vinicio
Palabras clave : MINERÍA DE TEXTO
JSON
REDES SOCIALES
COEFICIENTE KAPPA
Fecha de publicación : 2017
Editorial : Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Dirección de Posgrado. Maestría en Gestión de Base de Datos
Resumen : El Trabajo de investigación “El uso de Big Data y su Incidencia en la Calidad de los Servicios Académicos de la Universidad Técnica de Ambato.”, tiene la finalidad de demostrar que toda la información contenida en el Big Data no es clasificable de forma manual, debido a la gran cantidad de información de diferente tipo por parte de la comunidad estudiantil, pasando desde miles de opiniones válidas, serias y constructivas, hasta miles de opiniones subjetivas, irónicas, sarcásticas, mal intencionadas disfrazadas de comentarios. A esto se suma el hecho de que las opiniones son vertidas en redes sociales, las cuales son dinámicas y cada día se tienen miles de opiniones diferentes, convirtiéndose en intratables por el inmenso volumen y dinamismo en el cambio de la información. Analizar las opiniones vertidas en redes sociales (Big Data), referente a distintos servicios de carácter académico (matriculas, internet, idiomas, etc) que brinda la Universidad Técnica de Ambato a la comunidad estudiantil, y poder identificar las opiniones reales y descartar aquellas que son subjetivas, irónicas o sarcásticas. Todo esto con la generación de procedimientos que permitan clasificar los comentarios en mejorables o no, desechando previamente todas aquellas opiniones que contengan emoticones en lugar de palabras, con la finalidad de realizar minería de texto aplicando métodos de agrupamiento como Kmeans y análisis de sentimientos con la ayuda de programas como R y Weka.
URI : http://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/25796
Aparece en las colecciones: Maestría en Gestión de Bases de Datos

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