Científicos modelan un sistema que predice resultados electorales con análisis de opiniones en Twitter

Investigadores de la UGR, pertenecientes al departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, han modelado un sistema basado en técnicas de inteligencia artificial. El cual permite predecir los resultados de unas elecciones mediante el análisis de opiniones en Twitter.

En este trabajo los científicos de la UGR proponen un sistema de Big Data descriptivo. Capaz de lidiar con una masiva cantidad de información no estructurada proveniente de Twitter. Logrando establecer un sistema de previsión política durante las elecciones americanas de 2016, en las que ganó Donald Trump frente a Hillary Clinton.

La política está hoy en día en boca de todos. Muestra de ello es la cantidad de hilos de conversación sobre estos temas que día a día se vierten en todas las redes sociales. Una de las redes sociales más utilizadas para estos menesteres es la red social Twitter. Donde encontramos opiniones de los partidos, los dirigentes, los militantes o simplemente de las personas interesadas en la política. Ser capaz de procesar adecuadamente estos datos. Convertirlos en conocimiento es una ardua tarea que beneficia a multitud de campos, desde el académico, el empresarial o el ámbito periodístico.

Sentimientos y emociones

El método ideado en la UGR ofrece de una manera fácilmente interpretable y explicable una serie de relaciones entre conceptos y discusiones en la red social sobre ambos políticos, así como los sentimientos y emociones asociados a los mismos. «En el núcleo de nuestro sistema, encontramos técnicas no supervisadas de Inteligencia Artificial, es decir, técnicas que no necesitan bases de datos previamente etiquetadas para poder ser entrenadas y utilizadas», apuntan los autores.

Destacan entre ellas las reglas de asociación, que mediante el uso de lexicons y diccionarios permiten el análisis de sentimientos. «Estás técnicas tienen hoy en día un gran valor debido a que aportan soluciones interpretables y fácilmente entendibles. Lo que conlleva una fácil trazabilidad de los datos y proporciona resultados fácilmente explicables. Podrían ser utilizados por personas sin conocimientos técnicos, democratizando así el acceso a la Inteligencia Artificial», narran los autores.

El análisis de los resultados obtenidos apoya la capacidad del sistema diseñado en la UGR de obtener reglas de asociación y patrones. Con gran valor descriptivo en el caso de uso de las elecciones americanas. Así, se pueden establecer paralelismos entre estos patrones con eventos de la vida real.