Visualization and Multiclass Classification of Complaints to Official Organisms on Twitter
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2020-01-30Metadata
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Las redes sociales acumulan gran cantidad de información. Las actuales técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural permiten su procesamiento automático y las técnicas de Minería de Datos permiten extraer datos útiles a partir de la información recopilada y procesada. Sin embargo, de la revisión del estado del arte, se observa que la mayoría de los métodos de clasificación de los datos identificados y extraídos de redes sociales son biclase. Esto no es suficiente para algunas áreas de clasificación, en las que hay más de dos clases a considerar. En este artículo, se aporta un estudio comparativo de los métodos svm y Random Forests, para la identificación automática de n-clases en microblogging de redes sociales. Los datos recopilados automáticamente para el estudio están conformados por 190 000 tweets de cuatro organismos oficiales: Metro, Protección Civil, Policía, y Gobierno de México. De los resultados obtenidos, se recomienda el uso de Random Forests, ya que se consigue una precisión media del 81.46 % y una cobertura media del 59.88 %, con nueve tipos de quejas identificadas automáticamente.
Abstract
Social networks generate massive amounts of information. Current Natural Language techniques allow the automatic processing of that information, and Data Mining enables the automatic extraction of useful info. However, a state-of-the-art review reveals that many classification methods only distinguish two classes. This paper presents a procedure to automatically classify tweets into several classes (more than two). The steps of the procedure are described in detail so that any researcher can follow them. The accuracy and coverage (instead of only coverage as usual in the literature) of two automatic classifiers (SVM and Random Forests) were analyzed in a comparative study. The procedure was applied to automatically identify more than two types of complaint from 190,000 tweets. According to the results, Random Forests should be used because they achieve an average accuracy of 81.46 % and an average coverage of 59.88 %.