Análisis de sentimientos en las redes sociales

Opiniones de los lectores

Las reseñas del libro presentan un panorama desigual. Un usuario elogia el libro como una gran compra, destacando la calidad de su forma física y su funcionalidad. Por el contrario, otro usuario lo critica como una colección de artículos de investigación carentes de coherencia y originalidad, argumentando que se presenta erróneamente como un libro de autor. Este crítico señala incoherencias en la calidad de la redacción y cita casos de contenido promocional que restan valor al conjunto.

El libro es bien recibido por algunos por su calidad y eficacia a la hora de presentar la información. Los usuarios aprecian la buena calidad física y la funcionalidad.

Los detractores sostienen que el libro no es más que una recopilación de trabajos de investigación con un contenido original mínimo. Hay quejas sobre incoherencias en la calidad de la redacción, erratas y que algunos contenidos son más promocionales que informativos. Además, preocupa el elevado precio del libro en relación con la investigación de libre acceso a la que hace referencia.

(basado en 2 opiniones de lectores)

Título original:

Sentiment Analysis in Social Networks

Contenido del libro:

El objetivo del Análisis de Sentimientos es definir herramientas automáticas capaces de extraer información subjetiva de textos en lenguaje natural, como opiniones y sentimientos, con el fin de crear conocimiento estructurado y procesable que pueda utilizar un sistema de apoyo a la toma de decisiones o un responsable de la toma de decisiones. El análisis de sentimientos ha cobrado aún más valor con la llegada y el crecimiento de las redes sociales.

Sentiment Analysis in Social Networks comienza con una visión general de las últimas tendencias de investigación en este campo. A continuación, analiza los procesos sociológicos y psicológicos que subyacen a las interacciones en las redes sociales. El libro explora modelos y métodos semánticos y de aprendizaje automático que abordan el texto dinámico y dependiente del contexto en las redes sociales en línea, mostrando cómo los flujos de las redes sociales plantean numerosos retos debido a su naturaleza a gran escala, breve, ruidosa, dependiente del contexto y dinámica.

Además, este volumen:

⬤ Adopta un enfoque interdisciplinario de una serie de dominios de computación, incluyendo el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, los grandes datos y las metodologías estadísticas.

⬤ Proporciona información sobre el spam de opinión, el razonamiento y el análisis de redes sociales.

⬤ Muestra cómo aplicar las herramientas de análisis de sentimientos para una aplicación y dominio concretos, y cómo obtener los mejores resultados para comprender las consecuencias.

⬤ Sirve de referencia única para el estado del arte en el análisis de los medios sociales.