Implementación de prototipo de un producto de datos para detectar seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin en la red social Twitter

Abstract

En este trabajo se desarrolla un producto de datos, el cual tiene como función principal la detección de perfiles que publiquen mensajes relacionados con las temáticas abordadas por el Sistema de Alerta temprana de Medellı́n y el Valle de Aburrá (SIATA) en la red social Twitter, es decir, encuentra seguidores potenciales de la cuenta @siatamedellin con el fin de enviarles una invitación y posteriormente almacenar estadı́sticas de la efectividad de esta estrategia. Este desarrollo resuelve la problemática de una organización especifica, pero puede extenderse a otros casos de uso. La solución implementa las seis fases de la metodologı́a CRISP-DM, teniendo como resultado la construcción de un clasificador de tuits que utiliza el algoritmo de maquinas de soporte vectorial y obtiene un porcentaje de aciertos aproximado del 86 % en la evaluación de los resultados.

Abstract: In this work a dashboard is developed, its main goal is to find Twitter profiles that publish messages related to the topics addressed by the Medellı́n and Aburrá Valley Early Warning System (SIATA) en their social network Twitter, in other words, it purpose is to find potencial followers for the @siatamedellin account and send them a “follow request” and store the effectiveness of this strategy. This development solves the issue of a specific organization but it can be applied to other study cases. This solution implements the six fases of CRISP-DM methodology, obtaining as a result a Support Vector Machine tweet classifier with an approximate accuracy of 86 % in the test case