BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Departamento de Computación - ECPv6.15.18//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:Departamento de Computación
X-ORIGINAL-URL:https://www.dc.uba.ar
X-WR-CALDESC:Eventos para Departamento de Computación
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H
X-Robots-Tag:noindex
X-PUBLISHED-TTL:PT1H
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:America/Sao_Paulo
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:-0300
TZOFFSETTO:-0300
TZNAME:-03
DTSTART:20230101T000000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20240816T120000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20240816T130000
DTSTAMP:20260513T081910
CREATED:20240813T130815Z
LAST-MODIFIED:20240813T130815Z
UID:9337-1723809600-1723813200@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Victoria Zolezzi
DESCRIPTION:Título: Análisis de debates partidarios en redes sociales con Procesamiento de Lenguaje Natural\nDirector: Esteban Feuerstein\nCo-director: Federico Albanese\nJurados:\nDr. Pablo Balenzuela\nDra. Viviana Cotik \nResumen:\nEn este trabajo nos dedicamos a analizar distintos aspectos sobre debates partidarios de Estados Unidos en redes sociales. En particular\, en Twitter examinamos la evolución temporal del flujo de los usuarios en comunidades políticas. Estas  últimas son halladas mediante la aplicación de algoritmos de detección de comunidades en grafos. Por otro lado\, en Reddit analizamos el debate del aborto y el debate del control de armas. Clasificando posteos y comentarios por sentimiento\, estudiamos diferencias entre las distintas clasificaciones\, como ser el sentimiento de sus respuestas\, su toxicidad\, su engagement\, entre otras. Además\, analizamos la evolución temporal del sentimiento y del engagement de los debates\, prestando especial atención a aquellos momentos en donde el interés por los mismos crece como consecuencia de algún hecho de la realidad. Para intentar determinar qué fenómenos dentro del debate podemos atribuir a estos eventos (por ejemplo un aumento de posteos\, de comentarios\, de score\, etcétera)\, acudimos a métodos de inferencia causal. \nPalabras claves: detección de comunidades\, análisis de sentimiento\, inferencia causal\, toxicidad\, redes sociales.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-victoria-zolezzi/
LOCATION:Sala 1604
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
END:VCALENDAR