Análisis distribuido y supervisado de sentimientos en Twitter: Integrando aprendizaje automático y analítica en tiempo real para retos de dimensión big data en investigación de comunicación y audiencias - Arcila Calderón, Carlos; Ortega Mohedano, Félix; Álvarez, Mateo; Vicente Mariño, Miguel (Empiria. Revista de metodología de ciencias sociales, 2019)
El análisis a gran escala de tweets en tiempo real utilizando el análisis de sentimiento supervisado representa una oportunidad única para la investigación de comunicación y audiencias. El poner juntos los enfoques de aprendizaje automático y de analítica en tiempo real en un entorno distribuido puede ayudar a los investigadores a obtener datos valiosos de Twitter con el fin de clasificar de forma inmediata mensajes en función de su contexto, sin restricciones de tiempo o almacenamiento, mejorando los diseños transversales, longitudinales y experimentales con nuevas fuentes de datos. A pesar de que los investigadores de comunicación y audiencias ya han comenzado a utilizar los métodos computacionales en sus rutinas, la mayoría desconocen el uso de las tecnologías de computo distribuido para afrontar retos de dimensión big data. Este artículo describe la implementación de métodos de aprendizaje automático paralelizados en Apache Spark para predecir sentimientos de tweets en tiempo real y explica cómo este proceso puede ser escalado usando computación distribuida tanto comercial como académica, cuando los ordenadores personales son insuficientes para almacenar y analizar los datos. Se discuten las limitaciones de estos métodos y sus implicaciones en los estudios de medios, comunicación y audiencias. The large-scale analysis of tweets in real-time using supervised sentiment analysis depicts a unique opportunity for communication and audience research. Bringing together machine learning and streaming analytics approaches in a distributed environment might help scholars to obtain valuable data from Twitter in order to immediately classify messages depending on the context with no restrictions of time or storage, empowering cross-sectional, longitudinal and experimental designs with new inputs. Even when communication and audience researchers begin to use computational methods, most of them remain unfamiliar with distributed technologies to face big data challenges. This paper describes the implementation of parallelized machine learning methods in Apache Spark to predict sentiments in real-time tweets and explains how this process can be scaled up using academic or commercial distributed computing when personal computers do not support computations and storage. We discuss the limitation of these methods and their implications in communication, audience and media studies.