http://www.colloquiam.com/wd/index.php?action=history&feed=atom&title=Estevez-Ortiz_et_al_2016aEstevez-Ortiz et al 2016a - Revision history2026-05-14T02:55:02ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.27.0-wmf.10http://www.colloquiam.com/wd/index.php?title=Estevez-Ortiz_et_al_2016a&diff=126723&oldid=prevScipediacontent: Scipediacontent moved page Draft Content 164614108 to Estevez-Ortiz et al 2016a2019-04-08T10:17:25Z<p>Scipediacontent moved page <a href="/public/Draft_Content_164614108" class="mw-redirect" title="Draft Content 164614108">Draft Content 164614108</a> to <a href="/public/Estevez-Ortiz_et_al_2016a" title="Estevez-Ortiz et al 2016a">Estevez-Ortiz et al 2016a</a></p>
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== Abstract ==<br />
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En este trabajo se presenta una propuesta basada en el “sentiment analysis” en medios sociales y orientada a la gobernanza digital en el marco de las ciudades inteligentes. Este sistema, después de seleccionar un grupo de temas relacionados con las preocupaciones de las personas acerca de la vida diaria en las ciudades, hace uso del léxico Afinn dado que el diccionario aplica una puntuación a cada palabra individual con el fin de reconocer y medir la fuerza de cada una. El experimento recupera tuits, clasificados por hashtags en una base de datos y, para cada uno de ellos, calcula el “sentimiento”. Esto implica el uso de procesos estadísticos para el reconocimiento del “sentimiento” como: el cálculo de la media ponderada, la desviación estándar y la distribución entre -5 a +5, el rango de puntuación usado por el léxico. Finalmente, se realiza una evaluación humana con el objetivo de comparar los resultados derivados del sistema automático. AbstractThis paper presents a method for analyzing social media and digital governance in smart cities. This research, after selecting a group of issues related to people’s concerns about daily life in cities, makes use of Afinn lexicon as dictionary with sentiment score in order to recognize and measure the strength of individual words. The experiment retrieves different tweets classified by hashtags in a database and calculates an average sentiment. It involves some statistical processes for the recognition of the topics’ sentiment: the calculation of the weighted average, the standard deviation, and the distribution among -5 to +5, based on the score range used by the lexicon. Finally, human evaluation is used to compare results from the automatic system. <br />
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== Full document ==<br />
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