Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones ISSN Impreso: 1409-2433 ISSN electrónico: 2215-3373

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Minería de texto en la Encuesta Nacional de Transparencia 2019
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Palabras clave

opinion surveys
open questions
text mining
supervised machine learning
encuesta de opinión
preguntas abiertas
minería de texto
aprendizaje automático supervisado

Cómo citar

Centeno-Mora, O., & Gónzalez-Évora, F. (2022). Minería de texto en la Encuesta Nacional de Transparencia 2019. Revista De Matemática: Teoría Y Aplicaciones, 29(2), 261–287. https://doi.org/10.15517/rmta.v29i2.46379

Resumen

Codificar y analizar preguntas abiertas provenientes de encuestas de opinión suele ser laborioso. La minería de texto ofrece una alternativa para ese tipo de problemática. Se utilizaron los datos de preguntas abiertas provenientes de la Encuesta Nacional de Percepción sobre la Transparencia 2019. Se aplica la minería de texto desde un enfoque descriptivo como predictivo: este último posee un interés predominante al realizar la codificación automática de respuestas o categorías a partir del aprendizaje automático supervisado. Se emplean algoritmos de máquinas de soporte vectorial, clasificador ingenuo de Bayes, bosques aleatorios, XGBoost y vecinos más cercanos. Los resultados del análisis descriptivo permiten apreciar las descripciones, visualizaciones y relaciones en el análisis de las preguntas abiertas. El análisis predictivo reseña que los algoritmos seleccionados con mayor ocurrencia para las preguntas abiertas fueron el clasificador ingenuo de Bayes y los bosques aleatorios, mostrando precisiones de entre 48% y 76%. Se obtuvieron resultados similares en comparación con las categorías que fueron codificadas manualmente. Se aprecian resultados satisfactorios en el análisis integral de las 12 preguntas de la encuesta.

https://doi.org/10.15517/rmta.v29i2.46379
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