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EVALUACIÓN DE SITIOS TURÍSTICOS MEDIANTE ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS DE COMENTARIOS EMITIDOS POR USUARIOS EN REDES SOCIALES

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dc.contributor.author Herrera Herrera, Nelson Iván
dc.contributor.author Salgado Reyes, Nelson Esteban
dc.date.accessioned 2023-04-28T19:56:07Z
dc.date.available 2023-04-28T19:56:07Z
dc.date.issued 2022-06-30
dc.identifier.issn 0257-1749
dc.identifier.uri http://190.57.147.202:90/xmlui/handle/123456789/3352
dc.description.abstract Esta investigación tiene como objetivo presentar la utilidad del análisis de sentimientos en los comentarios emitidos por usuarios de servicios turísticos en redes sociales (Twitter y Trip Advisor), que permita calificar el nivel de dichos servicios. La ciudad de Quito-Ecuador es considerada como caso de estudio para este trabajo. La investigación se muestra en función del desarrollo de un sistema informático utilizando herramientas Big Data (Python, Node.Js, Mongo DB), que permiten recolectar, almacenar y procesar gran cantidad de información. Las librerías del lenguaje de programación Node.js: Puppeteer y Sentiment, permiten obtener los comentarios de las redes sociales Twitter y Trip Advisor, y determinar un puntaje sobre el destino turístico evaluado. Entre los aspectos novedosos de la investigación está el uso de la red social Twitter como fuente de origen de datos, también la utilización de técnicas de web scraping del sitio de Trip Advisor. Para este estudio se emplea la interfaz de programación de aplicaciones de Twitter (Application Programming Interface, API), la cual permite tomar datos de esta red social en tiempo real que facilita evaluar los servicios turísticos ofertados. Como resultado se puede determinar que la herramienta permite generar conocimiento que ayuda a tomar decisiones, relacionadas con el nivel de calidad de las prestaciones recibidas en los sitios visitados. en_US
dc.language.iso es en_US
dc.subject Big Data en_US
dc.subject redes sociales en_US
dc.subject turismo en_US
dc.subject análisis de sentimientos en_US
dc.title EVALUACIÓN DE SITIOS TURÍSTICOS MEDIANTE ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS DE COMENTARIOS EMITIDOS POR USUARIOS EN REDES SOCIALES en_US
dc.type Article en_US


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