Midiendo La Percepción Sobre Candidatos Políticos En Youtube Mediante Modelos De Lenguaje: Caso De Las Elecciones Presidenciales De 2022 En Colombia
| dc.contributor.advisor | Riascos-Ochoa, Javier | |
| dc.creator | Pinzón Buitrago, Miguel Ángel | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-17T23:02:06Z | |
| dc.date.available | 2025-01-17T23:02:06Z | |
| dc.date.created | 2024-11-28 | |
| dc.description.abstract | En la era digital, las redes sociales han configurado las contiendas electorales y la percepción pública de los candidatos. En esta investigación se evalúan los comentarios de videos en YouTube como potenciales indicadores de aprobación o desaprobación hacia candidatos políticos durante elecciones presidenciales, tomando como caso de estudio la campaña presidencial en Colombia durante el año 2022. En particular, el estudio se centra en la evaluación de los comentarios de videos oficiales de los dos candidatos enfrentados en la segunda vuelta: Gustavo Petro y Rodolfo Hernández. Para ello se aplican diferentes modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), específicamente BART, BERT, un modelo BERT reentrenado y ChatGPT-4 Turbo y se evalúa su desempeño en comparación con el etiquetado humano de los comentarios. Además, se compara la clasificación de la percepción obtenida por los mejores modelos (BERT reentrenado y ChatGPT-4 Turbo) con los datos de intención de voto de los dos candidatos a partir de encues | spa |
| dc.description.abstractenglish | In the digital age, social media has shaped electoral contests and the public perception of candidates. This research evaluates YouTube video comments as potential indicators of approval or disapproval toward political candidates during presidential elections, using the 2022 presidential campaign in Colombia as a case study. Specifically, the study focuses on the evaluation of comments on official videos of the two candidates who faced off in the second round: Gustavo Petro and Rodolfo Hernández. To achieve this, different Natural Language Processing (NLP) models are applied, specifically BART, BERT, a fine-tuned BERT model, and ChatGPT-4 Turbo, and their performance is assessed against human-labeled comments. Additionally, the perception classification obtained from the best-performing models (fine-tuned BERT and ChatGPT-4 Turbo) is compared with polling data on the voting intention for both candidates from official surveys conducted during the presidential campaign. A significant correlation is found betwee | spa |
| dc.format.extent | 25 Páginas | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12010/36206 | |
| dc.language.iso | spa | spa |
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| dc.relation.references | C. Trejos “LA CAMPAÑA ELECTORAL A LAS ALCALDÍAS EN COLOMBIA (2020): EL PAPEL DE LAS REDES SOCIALES”, América Latina Hoy, Vol. 81, pp. 81-104, diciembre. 2021. | spa |
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| dc.subject | Chat GPT | spa |
| dc.subject | Redes neuronales recurrentes | spa |
| dc.subject | Análisis de sentimiento | spa |
| dc.subject | NLP | spa |
| dc.subject.keyword | NLP | spa |
| dc.subject.keyword | Recurrent neural networks | spa |
| dc.subject.keyword | Sentiment analysis | spa |
| dc.subject.keyword | Chat GPT | spa |
| dc.title | Midiendo La Percepción Sobre Candidatos Políticos En Youtube Mediante Modelos De Lenguaje: Caso De Las Elecciones Presidenciales De 2022 En Colombia | spa |
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