Automatic social media news classification: a topic modeling approach - Amador, Daniel (My University, 2022)
Las redes sociales virtuales han modificado significativamente la forma en la que las personas acceden a contenido noticioso y, por ende, el debate en la esfera pública. Aunque el acceso a múltiples y diversas fuentes puede considerarse una ventaja, a su vez genera situaciones problemáticas relacionadas con la legitimidad y veracidad del contenido circulante, por ejemplo, desinformación y noticias falsas. Para lograr entender qué tipo de información se está publicando, se puede llevar a cabo una categorización de las noticias por tema, con ayuda herramientas computacionales para realizar este proceso de forma automática. Así, este artículo corto presenta una plataforma para recuperar y analizar noticias, así como resultados prometedores del uso de modelado de tópicos para la clasificación automática de contenido noticioso, en aras de facilitar a la audiencia la categorización del contenido. Asimismo, discute las rutas posibles a seguir para mejorar la propuesta a futuro.
Daniel Amador; Carlos Gamboa Venegas; Ernesto García; Andrés Segura Castillo