Introducción al Trabajo de Título
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Cuantificando la complejidad de las opiniones y los debates usando NLP Memoria Doble Titulación Computación centrada en las personas Inteligencia artificial

Profesor Guia
Sub Áreas Computación social, Procesamiento de lenguaje natural

Descripción


La mayor parte de los trabajos teóricos y empíricos reducen las opiniones a un número real. Mientras que un espacio unidimensional de opiniones puede ser suficiente para caracterizar en grandes rasgos a las personas en dos grupos, por ejemplo, izquierda vs derecha o liberales vs conservadores, pueden carecer de una representación más precisa y matizada de las opiniones complejas y multilaterales en una discusión. La complejidad puede aproximarse como el número de dimensiones latentes que mejor representan las opiniones de las personas, medidos por sus patrones de votación (On the Complexity of Opinions and Online Discussions). Esta investigación busca desarrollar herramientas de NLP para medir la complejidad de las discusiones en circunstancias que no hay votos explícitos y sólo se observan las discusiónes en lenguaje natural. Ejemplos de aplicación son las noticias, redes sociales, registros del congreso/constituyentes, etc.