Desarrollo de un aplicativo web para monitorear efectos psicológicos de una pandemia usando técnicas de minería de datos e información de noticias y tweets.

Abstract

El presente proyecto de titulación construye un modelo de minería de datos para encontrar posibles efectos psicológicos al presentarse una pandemia. El análisis se lo realiza buscando las emociones y sentimientos expresados en la red social de Twitter. Las emociones en conjunto con un análisis de tópicos permiten conocer los posibles problemas psicológicos de una población. Para evaluar la evolución de una emoción o efecto psicológico se han obtenido datos en tres fechas consideradas de interés general. El proyecto fue realizado usando la metodología CRISP-DM, metodología especializada para la minería de datos. La metodología cubre desde la recolección de datos hasta la presentación de un informe con los resultados del proceso de minería de datos. En el caso de este proyecto la búsqueda patrones y la visualización de los datos son los puntos más importantes, por lo cual las fases de modelado y evaluación son las más relevantes. Adjunto a las fases de esta metodología se ha sumado una fase de desarrollo de un aplicativo web, para la visualización de los resultados. La técnica de obtención de datos fue raspado web o web scraping usando la librería Selenium. La obtención de sentimientos y emociones se lo realizó usando el diccionario de emociones National Research Council Canada (NRC) y su librería en Python. La técnica para obtener los tópicos fue etiquetado gramatical (part of speech) presente en la librería Stanza. Para la presentación de los cuadros de mando (dashboards) con los resultados se usó la librería Streamlit.