Director
D. Pedro Palos Sánchez
(Economía Financiera y Dirección de Operaciones)

Unidad Promotora
Departamento de Economía Financiera y Dirección de Operaciones

Impartición
Del 12/05/2025 al 16/05/2025

Modalidad
Semipresencial
(canvas LMS)

Idioma de impartición
Español

Lugar de impartición
aula de informática planta 2

285,00 €
(tasas incluidas)


2,00 ECTS


Prácticas
No


Folleto informativo

Preinscripción
Del 15/02/2025 al 01/05/2025

Matrícula
Del 21/03/2025 al 01/05/2025

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Objetivos


Objetivo general:

Incorporar el análisis de sentimientos como herramienta de uso en la gestión de redes sociales para evaluar la reputación online.

Objetivos específicos:

- Mejorar competencias digitales para medir conjuntos de comentarios online y detectar temas de preocupación de los usuarios.

- Aprender a usar métodos cuantitativos de evaluación de opiniones.

- Comprender la importancia de la evaluación y reputación online.

Competencias


El curso de análisis de sentimiento (sentiment analysis) permitirá adquirir las siguientes competencias:

- Identificar problemas y mejorar la satisfacción del usuario/cliente/consumidor: Al analizar los comentarios y las reseñas, se pueden identificar rápidamente los problemas que han experimentado. Las empresas pueden utilizar esta información para mejorar los productos y servicios que ofrecen, lo que a su vez aumentará la satisfacción del cliente.

- Evaluar la reputación en línea: El análisis de sentimiento también puede ayudar a evaluar la reputación de una empresa en línea. Al monitorear las opiniones y comentarios de los clientes, se puede tener una idea de la imagen que la empresa está proyectando y cómo se compara con la competencia.

- Mejorar la toma de decisiones: Al analizar los datos de sentimiento, las empresas turísticas pueden obtener información valiosa sobre las preferencias y opiniones de los clientes. Esta información puede ser utilizada para tomar decisiones más informadas y eficaces en cuanto a la estrategia de marketing, la selección de productos y servicios, y la planificación de eventos y promociones.

- Aumentar la lealtad del cliente: Al analizar los comentarios y las opiniones de los clientes, las empresas pueden identificar oportunidades para mejorar la experiencia del cliente. Al hacer esto, pueden aumentar la lealtad del cliente y mejorar la probabilidad de que los clientes regresen y recomienden su empresa a otros.

En resumen, el análisis de sentimiento es importante para las empresas porque les permite comprender mejor a sus clientes y mejorar su oferta de productos y servicios para satisfacer sus necesidades y expectativas.

Procedimiento de evaluación


Asistencia, Pruebas, Trabajos

Requisitos


Requisitos específicos de admisión a los estudios

  • Conocimientos básicos de informática y redes sociales.

Criterios de selección de alumnos


  • Orden de Preinscripción.

Módulos / Asignaturas


Modalidad de impartición: Semipresencial

Fechas de inicio-fin: 12/05/2025 - 13/05/2025

Horario: Lunes Mañana y Tarde, Martes Tarde

Contenido

1. Introducción al Análisis de Sentimiento:

Definición y contexto.

Importancia y aplicaciones.

Breve historia y evolución.

Desafíos y limitaciones.

2. Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):

Conceptos básicos de NLP.

Tokenización y lematización.

Análisis gramatical.

Representación vectorial de palabras (Word Embeddings).

3. Preprocesamiento de Texto:

Eliminación de stop words.

Normalización de texto (minúsculas, eliminación de caracteres especiales).

Procesamiento de emojis y emoticones.

Manejo de negaciones y sarcasmo.

4. Técnicas de Análisis de Sentimiento:

Enfoques basados en reglas.

Métodos de aprendizaje supervisado.

Modelos de aprendizaje no supervisado.

Uso de diccionarios y lexicones.

5. Herramientas y Bibliotecas:

Introducción a bibliotecas populares (NLTK, spaCy, TextBlob, etc.).

Uso de bibliotecas específicas para análisis de sentimiento (VADER, AFINN, etc.).

Demostraciones prácticas con ejemplos.

Modalidad de impartición: Semipresencial

Fechas de inicio-fin: 14/05/2025 - 16/05/2025

Horario: Miércoles Mañana y Tarde, Jueves Tarde, Viernes Tarde

Contenido

6. Aprendizaje Supervisado para Análisis de Sentimiento:

Recopilación y etiquetado de datos de entrenamiento.

Selección de características.

Entrenamiento de un modelo de clasificación.

Evaluación del rendimiento.

7. Aprendizaje No Supervisado para Análisis de Sentimiento:

Clustering de documentos.

Métodos basados en la polaridad léxica.

Algoritmos de agrupamiento (K-means, DBSCAN).

8. Aspectos Éticos y Limitaciones:

Sesgo en los modelos de análisis de sentimiento.

Privacidad y seguridad.

Consideraciones éticas en el uso de estas tecnologías.

9. Casos de Estudio y Proyectos Prácticos:

Aplicación de técnicas de análisis de sentimiento en situaciones del mundo real.

Desarrollo de proyectos prácticos utilizando conjuntos de datos específicos.

10. Tendencias y Avances en el Análisis de Sentimiento:

Uso de modelos de lenguaje preentrenados (BERT, GPT).

Integración con otras tecnologías como chatbots.

Desarrollos recientes en la investigación.

11. Evaluación y Certificación:

Tests prácticos y teóricos.

Proyectos finales.

12. Recursos Adicionales y Comunidad:

Referencias bibliográficas.

Blogs, conferencias y eventos relevantes.

Profesorado


Personal Académico

  • D. Félix Velicia Martín . Universidad de Sevilla - Administración de Empresas y Marketing
  • D. Mariano Aguayo Camacho . Universidad de Sevilla - Economía Financiera y Dirección de Operaciones
  • D. Pedro Palos Sánchez . Universidad de Sevilla - Economía Financiera y Dirección de Operaciones

Profesorado

  • D. Pedro Palos Sánchez . Universidad de Sevilla - Economía Financiera y Dirección de Operaciones