Presencia en Twitter de los candidatos a las elecciones madrileñas de 2015

Abstract

Durante los últimos años ha aumentado la presencia de personas pertenecientes
al mundo de la política en la red debido a la proliferación de las redes sociales,
siendo Twitter la que mayor repercusión mediática tiene en este ámbito. El estudio
del comportamiento de los políticos en Twitter y de la acogida que tienen entre los
ciudadanos proporciona información muy valiosa a la hora de analizar las campañas
electorales. De esta forma, se puede estudiar la repercusión real que tienen sus mensajes
en los resultados electorales, así como distinguir aquellos comportamientos que
tienen una mayor aceptación por parte de la la ciudadaná.
Gracias a los avances desarrollados en el campo de la minería de textos, se poseen
las herramientas necesarias para analizar un gran volumen de textos y extraer de
ellos información de utilidad.
Este proyecto tiene como finalidad recopilar una muestra significativa de mensajes
de Twitter pertenecientes a los candidatos de los principales partidos políticos
que se presentan a las elecciones autonómicas de Madrid en 2015. Estos mensajes,
junto con las respuestas de otros usuarios, se han analizado usando algoritmos de
aprendizaje automático y aplicando las técnicas de minería de textos más oportunas.
Los resultados obtenidos para cada político se han examinado en profundidad y
se han presentado mediante tablas y gráficas para facilitar su comprensión.---ABSTRACT---During the past few years the presence on the Internet of people related with
politics has increased, due to the proliferation of social networks. Among all existing
social networks, Twitter is the one which has the greatest media impact in this
field. Therefore, an analysis of the behaviour of politicians in this social network,
along with the response from the citizens, gives us very valuable information when
analysing electoral campaigns. This way it is possible to know their messages impact
in the election results. Moreover, it can be inferred which behaviours have better
acceptance among the citizenship.
Thanks to the advances achieved in the text mining field, its tools can be used
to analyse a great amount of texts and extract from them useful information.
The present project aims to collect a significant sample of Twitter messages from
the candidates of the principal political parties for the 2015 autonomic elections in
Madrid. These messages, as well as the answers received by the other users, have
been analysed using machine learning algorithms and applying the most suitable
data mining techniques.
The results obtained for each politician have been examined in depth and have
been presented using tables and graphs to make its understanding easier.