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Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Navas-Loro, MariaAutor (correspondencia)Rodriguez-Doncel, VictorAutor o CoautorSantana-Perez, IdafenAutor o CoautorSanchez, AlbertoAutor o Coautor

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6 de noviembre de 2024
Publicaciones
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Conferencia Publicada
No

Spanish Corpus for Sentiment Analysis Towards Brands

Publicado en: Syntactic ASP Forgetting with Forks. 10458 680-689 - 2017-01-01 10458(), DOI: 10.1007/978-3-319-66429-3_68

Autores:

Navas-Loro, M; Rodríguez-Doncel, V; Santana-Perez, I; Sánchez, A
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Afiliaciones

Havas Media, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Ontol Engn Grp, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Posts published in the social media are a good source of feedback to assess the impact of advertising campaigns. Whereas most of the published corpora of messages in the Sentiment Analysis domain tag posts with polarity labels, this paper presents a corpus in Spanish language where tagging has been made using 8 predefined emotions: love-hate, happiness-sadness, trust-fear, satisfaction-dissatisfaction. In every post, extracted from Twitter, sentiments have been annotated towards each specific brand under study. The corpus is published as a collection of RDF resources with links to external entities. Also a vocabulary describing this emotion classification along with other relevant aspects of customer's opinion is provided.
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Palabras clave

CoefficienCorpusEmotionsNlpOntologyOpinion mininOpinion miningSentiment analysis

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-25:

  • WoS: 6
  • Scopus: 7
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 22.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 22 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 18.

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/93615/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 23
  • Descargas: 2
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (NAVAS LORO, MARIA) y Último Autor (SÁNCHEZ SÁNCHEZ, ALBERTO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido NAVAS LORO, MARIA.

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Objetivos del proyecto

Los objetivos perseguidos en esta aportación son analizar publicaciones en redes sociales para evaluar el impacto de campañas publicitarias, desarrollar un corpus en lengua española etiquetado con ocho emociones predefinidas (amor-odio, felicidad-tristeza, confianza-miedo, satisfacción-insatisfacción), anotar los sentimientos expresados hacia marcas específicas en mensajes extraídos de Twitter, publicar el corpus como una colección de recursos RDF vinculados a entidades externas, y proporcionar un vocabulario que describa esta clasificación emocional junto con otros aspectos relevantes de la opinión del consumidor.
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Resultados más relevantes

El estudio presenta un corpus en español para análisis de sentimiento dirigido a marcas, basado en publicaciones de Twitter. Los resultados más relevantes incluyen: la clasificación de sentimientos en ocho emociones predefinidas (amor-odio, felicidad-tristeza, confianza-miedo, satisfacción-insatisfacción); la anotación de sentimientos específicos hacia cada marca analizada; la publicación del corpus como recursos RDF vinculados a entidades externas; y la provisión de un vocabulario que describe esta clasificación emocional junto con otros aspectos relevantes de la opinión del consumidor. Estos avances permiten un análisis detallado y estructurado de la percepción del consumidor en redes sociales.
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Reconocimientos ligados al ítem

This work has been partially supported by LPS-BIGGER (IDI20141259, Ministerio de Economia y Competitividad), a research assistant grant by the Consejeria de Educacion, Juventud y Deporte de la Comunidad de Madrid partially founded by the European Social Fund (PEJ16/TIC/AI-1984) and a Juan de la Cierva contract.
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