Age prediction of Spanish-speaking Twitter users

Simple item page
dc.contributor.advisorYovine Seijas, Sergio Fabiánes
dc.contributor.tribunalGarat Baridon, Diegoes
dc.contributor.tribunalGiménez, Eduardoes
dc.creatorTortorella Pérez, Verónica Andrea
dc.date.accessioned2018-04-10T08:00:46Z
dc.date.available2018-04-10T08:00:46Z
dc.date.issued2018es
dc.descriptionIncluye bibliografía y anexos.es
dc.descriptionIncluye archivos complementarios.es
dc.description.abstractLa predicción de la edad en la red social Twitter surge como necesidad para el mejoramiento de herramientas como pueden ser el marketing online, así como para colaborar en la detección de pedofilia en la red social, identificando a los usuarios que fingen ser menores de edad mediante el uso de perfiles falsos. En el presente trabajo se analizan diferentes soluciones a este problema, prediciendo el rango de edad de una persona a partir de una colección de textos cortos escrita por la misma. Se analizan tres tipos de atributos: metadatos del usuario, atributos de estilometría sobre el texto de los tuits y atributos resultantes de la aplicación de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural sobre tuits, así como listas de suscripción las cuales contienen información acerca de los intereses del usuario. También se incluyen una serie de atributos que modelan la vinculación del perfil de Twitter con otras redes sociales. Dichos atributos recolectados son posteriormente utilizados para entrenar los modelos de Aprendizaje Automático, con el fin de predecir la edad de los usuarios y así proceder a clasificarlos en los rangos etarios definidos. Finalmente se realizó una serie de experimentos con distintos set de datos y algoritmos. Los resultados experimentales muestran que los atributos extraídos constituyen un elemento muy útil a la hora de detectar la edad de los usuarios.es
dc.format.extent87 p. il., fot., maps. tbls., grafses
dc.identifier.citationTortorella Pérez, V. A. (2018). Age prediction of Spanish-speaking Twitter users (Desarrollo de Tesis). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/3724es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11968/3724
dc.languageIngléses
dc.publisherUniversidad ORT Uruguayes
dc.relation.otherhttps://bibliotecas.ort.edu.uy/bibid/86825es
dc.subjectPROYECTOS-MIes
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMÁTICOes
dc.subjectPREDICCIÓN DE EDADes
dc.subjectREDES SOCIALESes
dc.subjectTWITTERes
dc.subjectESPAÑOL-USOes
dc.titleAge prediction of Spanish-speaking Twitter userses
dc.typeTrabajo final de carreraes
ort.thesis.careerFI - Master en Ingeniería - MIes
ort.thesis.degreegrantorFacultad de Ingenieríaes
ort.thesis.degreelevelMasteres
ort.thesis.degreenameMaster en Ingenieríaes
ort.thesis.degreetypeDesarrollo de Tesises
ort.thesis.noteDesarrollo de Tesis (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingenieríaes
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Material completo.pdf
Size:
7.59 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
description
Download
Collections
Trabajos finales de carrera de postgrado