The Mass Media bias: analysing and comparing the time series of polls and news articles during the 2016 USA presidential election

Autores
Albanese, F.; Balenzuela, P.; Semeshenko, V.
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo se realizó un estudio teórico-empírico del rol político de los medios de comunicación utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural y métodos estadísticos. Para ello, se analizaron todas las frases provenientes de todas las noticias relacionadas con los candidatos procedentes de grandes medios de comunicación( The New York Times, Fox News y Breitbart) durante el período preelectoral estadounidense del 2016 entre los candidatos Donald Trump y Hillary Clinton (28/07/2016 a 08/11/2016). Se utilizaron algoritmos de detección de tópicos en textos (Latent Dirichlet Allocation junto a Term frequency – Inverse document frequency) y modelos profundos recursivos para la composición semántica aplicado sobre árboles de sentimiento.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
análisis de sentimiento
Minería de Datos
detección de tópicos
dinámica de opinión
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/70645
Acceder
id SEDICI_dbb52b87834fe1cfc5d58d29ed4f596e
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/70645
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling The Mass Media bias: analysing and comparing the time series of polls and news articles during the 2016 USA presidential electionAlbanese, F.Balenzuela, P.Semeshenko, V.Ciencias Informáticasanálisis de sentimientoMinería de Datosdetección de tópicosdinámica de opiniónEn este trabajo se realizó un estudio teórico-empírico del rol político de los medios de comunicación utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural y métodos estadísticos. Para ello, se analizaron todas las frases provenientes de todas las noticias relacionadas con los candidatos procedentes de grandes medios de comunicación( The New York Times, Fox News y Breitbart) durante el período preelectoral estadounidense del 2016 entre los candidatos Donald Trump y Hillary Clinton (28/07/2016 a 08/11/2016). Se utilizaron algoritmos de detección de tópicos en textos (Latent Dirichlet Allocation junto a Term frequency – Inverse document frequency) y modelos profundos recursivos para la composición semántica aplicado sobre árboles de sentimiento.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2018-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionResumenhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf74-76http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/70645spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/AGRANDA-06.pdfinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7569info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:43:20Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/70645Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:43:20.781SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv The Mass Media bias: analysing and comparing the time series of polls and news articles during the 2016 USA presidential election
title The Mass Media bias: analysing and comparing the time series of polls and news articles during the 2016 USA presidential election
spellingShingle The Mass Media bias: analysing and comparing the time series of polls and news articles during the 2016 USA presidential election
Albanese, F.
Ciencias Informáticas
análisis de sentimiento
Minería de Datos
detección de tópicos
dinámica de opinión
title_short The Mass Media bias: analysing and comparing the time series of polls and news articles during the 2016 USA presidential election
title_full The Mass Media bias: analysing and comparing the time series of polls and news articles during the 2016 USA presidential election
title_fullStr The Mass Media bias: analysing and comparing the time series of polls and news articles during the 2016 USA presidential election
title_full_unstemmed The Mass Media bias: analysing and comparing the time series of polls and news articles during the 2016 USA presidential election
title_sort The Mass Media bias: analysing and comparing the time series of polls and news articles during the 2016 USA presidential election
dc.creator.none.fl_str_mv Albanese, F.
Balenzuela, P.
Semeshenko, V.
author Albanese, F.
author_facet Albanese, F.
Balenzuela, P.
Semeshenko, V.
author_role author
author2 Balenzuela, P.
Semeshenko, V.
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
análisis de sentimiento
Minería de Datos
detección de tópicos
dinámica de opinión
topic Ciencias Informáticas
análisis de sentimiento
Minería de Datos
detección de tópicos
dinámica de opinión
dc.description.none.fl_txt_mv En este trabajo se realizó un estudio teórico-empírico del rol político de los medios de comunicación utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural y métodos estadísticos. Para ello, se analizaron todas las frases provenientes de todas las noticias relacionadas con los candidatos procedentes de grandes medios de comunicación( The New York Times, Fox News y Breitbart) durante el período preelectoral estadounidense del 2016 entre los candidatos Donald Trump y Hillary Clinton (28/07/2016 a 08/11/2016). Se utilizaron algoritmos de detección de tópicos en textos (Latent Dirichlet Allocation junto a Term frequency – Inverse document frequency) y modelos profundos recursivos para la composición semántica aplicado sobre árboles de sentimiento.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
description En este trabajo se realizó un estudio teórico-empírico del rol político de los medios de comunicación utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural y métodos estadísticos. Para ello, se analizaron todas las frases provenientes de todas las noticias relacionadas con los candidatos procedentes de grandes medios de comunicación( The New York Times, Fox News y Breitbart) durante el período preelectoral estadounidense del 2016 entre los candidatos Donald Trump y Hillary Clinton (28/07/2016 a 08/11/2016). Se utilizaron algoritmos de detección de tópicos en textos (Latent Dirichlet Allocation junto a Term frequency – Inverse document frequency) y modelos profundos recursivos para la composición semántica aplicado sobre árboles de sentimiento.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-09
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Resumen
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/70645
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/70645
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/AGRANDA-06.pdf
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7569
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
74-76
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1842260304574021632
score 13.13397

Publicaciones similares