Clasificación del impacto emocional ante la inseguridad en el Ecuador manifestado en la red social X (Twitter), usando modelos de aprendizaje automático

Abstract

El proyecto analiza el impacto emocional generado por la inseguridad en Ecuador, utilizando datos extraídos de la red social X (Twitter). Para ello, se recolectaron tweets relacionados con inseguridad mediante APIs y palabras clave, seguidos de un preprocesamiento para limpiar, tokenizar y vectorizar los textos. Se aplicaron modelos de aprendizaje automático para clasificar las emociones predominantes en las publicaciones, identificando patrones emocionales en respuesta a la inseguridad. Los resultados buscan contribuir al entendimiento del impacto social de este problema y a la generación de estrategias basadas en datos. The project analyzes the emotional impact generated by insecurity in Ecuador, using data extracted from the social network X (Twitter). To do this, tweets related to insecurity were collected using APIs and keywords, followed by preprocessing to clean, tokenize and vectorize the texts. Machine learning models were applied to classify the predominant emotions in the posts, identifying emotional patterns in response to insecurity. The results seek to contribute to the understanding of the social impact of this problem and the generation of data-based strategies.