Social Sentiment. Plataforma para la monitorización de redes sociales apoyada en análisis de sentimiento.

Abstract

[ES]La plataforma consiste, en primer lugar, en una página web donde los usuarios podrán hacer login para ver distintas estadísticas acerca de sus redes sociales. Es necesario un sistema de usuarios ya que las propias funcionalidades de la plataforma ya requieren cierto uso de recursos. Abrir completamente la plataforma no permitiría que esta ofreciese todo lo que pretende con un rendimiento aceptable. El cliente conectará con el servidor a través de una API. Para la creación del frontend se pretende hacer uso del popular framework bootstrap, junto a node.js y express.js en el backend. Será necesario también construir una base de datos, preferiblemente no relacional (dada la estructura de documento de los datos con los que trabaJará la plataforma), como puede ser mongodb. Así, el sistema de usuarios se basaría en la unión node.js/mongodb. Por último, el servidor contará con distintos módulos escritos en python cuyo objetivo será la recolección, procesamiento y análisis de datos. Para ello se construirá un módulo crawler que obtenga datos de redes sociales utilizando las apis disponibles. También se necesitarán módulos que procesen y analicen los datos. Estos módulos utilizarán tanto técnicas más tradicionales y formales como técnicas de machine learning. En concreto técnicas de análisis de sentimiento - NLP, natural language processing-. Así, será necesario un dataset de sentimiento, por lo que se propone también la creación de dicho dataset para el idioma español, dada la notable ausencia de este tipo de datasets en nuestro idioma.

[EN]The platform consists, first of all, of a web page where users will be able to log in to see different statistics about their social networks. A user system is necessary as the platform's own functionalities already require some resource usage. Opening the platform completely would not allow it to offer everything it intends to of fer with an acceptable performance. The client will connect to the server through an api. For the creation of the frontend we intend to make use of the popular bootstrap framework, along with node.js and express.js in the backend. It will also be necessary to build a database, preferably non-relational (given the document structure of the data with which the platform will work), such as mongodb. Thus, the user system would be based on the node.js/mongodb union. Finally, the server will have different modules written in python whose objective will be the collec tion, processing and analysis of data. For this purpose, a crawler module will be built to obtain data from social networks using the available apis. Modules that process and analyze the data will also be needed. These modules will use both more traditional and formal techniques as well as machine learning techniques. Specifi cally, sentiment analysis techniques - nlp, natural language processing-. Thus, a sen timent dataset will be needed, so it is also proposed the creation of such a dataset for the spanish language, given the notable absence of this type of dataset in our language