@misc{10481/85705,
year = {2023},
url = {https://hdl.handle.net/10481/85705},
abstract = {Social networks have assumed a crucial role in our lives, becoming a daily means of communication
and information. This emergence has led to substantial advancements and improvements in various
aspects of our daily routines. Social networks witness a massive influx of data every day, and
when processed effectively, this data can confer competitive advantages to businesses and aid in the
mitigation of significant issues for the society such as the proliferation of misinformation.
This thesis focuses on the design and development of solutions specifically tailored to handle
unstructured data from social networks, with a primary emphasis on opinion mining. The research
has yielded promising results, including the introduction of unsupervised opinion mining techniques
for large-scale sentiment analysis. Additionally, novel metrics and algorithms have been proposed to
effectively combat misinformation, leveraging user-generated content and experience.
The outcomes of this research have made substantial contributions to the field of opinion mining
in social networks. The findings showcase significant progress in the analysis of unstructured data,
coupled with effective strategies to counter the dissemination of misinformation and the study of
opinion holders (users). These solutions provide robust and efficient means to comprehend the
opinions and sentiments expressed within social networks, thereby presenting profound implications
for both businesses and society as a whole},
abstract = {Las redes sociales han asumido un papel crucial en nuestras vidas, convirtiéndose en un medio
cotidiano de comunicación e información. Esta aparición ha propiciado avances y mejoras sustanciales
en diversos aspectos de nuestras rutinas diarias. En las redes sociales diariamente se genera una
masiva e ingente cantidad de datos que cuando se procesan de forma eficaz, pueden converger
en ventajas competitivas para las empresas o para la sociedad, ayudando a mitigar problemas
importantes como la proliferación de la desinformación.
Esta tesis se centra en el diseño y desarrollo de soluciones específicamente adaptadas para tratar
datos no estructurados procedentes de redes sociales, con especial énfasis en la minería de opinión.
La investigación ha finalizado arrojando resultados muy relevantes como la introducción de técnicas
no supervisadas de minería de opinión para el análisis de sentimientos a gran escala. Además, se han
propuesto nuevas métricas y algoritmos para combatir eficazmente la desinformación, aprovechando
la experiencia y el contenido generado por el usuario.
Los resultados de esta tesis han contribuido sustancialmente al campo de la minería de opinión
en redes sociales y muestran avances significativos en el análisis de datos no estructurados, junto con
estrategias eficaces para contrarrestar la difusión de desinformación y el estudio de los usuarios que
generan estas opiniones. Estas soluciones proporcionan medios s´olidos y eficaces para comprender
las opiniones y sentimientos expresados en las redes sociales, as´ı como su credibilidad lo que tiene
profundas implicaciones tanto para las empresas como para la sociedad en su conjunto},
organization = {Tesis Univ. Granada.},
organization = {Spanish Ministry of Education, Culture and Sport (FPU18/00150)},
organization = {COPKIT Project},
organization = {European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Programme, under Grant 786687},
organization = {Spanish Ministry for Economy and Competitiveness},
organization = {Project under Grant TIN2015- 64776-C3-1-R},
organization = {Andalusian government},
organization = {FEDER operative},
organization = {BigDataMed (P18-RT-2947 and B-TIC-145-UGR18)},
organization = {Grant PLEC2021-007681 funded by MCIN / AEI / 10.13039 / 501100011033},
organization = {European Union NextGenerationEU / PRTR},
organization = {DESINFOSCAN project},
organization = {Ministerio de Ciencia e Innovacion},
organization = {European Union NextGenerationEU (Grant TED2021-1289402B-C21)},
publisher = {Universidad de Granada},
title = {Text and opinion mining techniques in social media environments},
author = {Diaz Garcia, Jose Angel},
}