Identificación automática de las noticias más relevantes de Costa Rica en redes sociales

Abstract

Este trabajo de investigación muestra el desarrollo de un primer prototipo funcional que busca las noticias más relevantes en los 3 perfiles de medios de comunicación más populares en Costa Rica en redes sociales y presenta los resultados obtenidos en tiempo real a través de un sitio web. Para mostrar el resultado de las noticias más relevantes, se propone un modelo de ranking basado en el concepto de PageRank utilizado para la asignación de relevancia de los documentos indexados por Google. Por consiguiente se define un modelo de ranking para presentar las noticias ordenadas de la más relevante a la menos relevante, definiendo una fórmula de relevancia en la cual se utiliza variables cuantitativas, como por ejemplo: cantidad de tiempo que tiene un posts, cantidad de comentarios, cantidad de likes. Finalmente, con base a los resultados obtenidos se presenta una estrategia de calendarización para la evaluación de resultado con el fin de realizar una validación manual del modelo de ranking propuesto y de esta forma plantear una discusión de la eficacia del modelo implementado. Además plantear mejoras que pueden ser implementadas en un futuro para nuevos modelos que mejoren el actual.