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Item Análisis de sentimientos en noticias financieras y económicas hondureñas usando web scraping e inteligencia artificial(Universidad Tecnológica Centroamericana UNITEC, 2025-01-01) Samuel Alberto Gómez Meza; José Rodolfo SortoEl presente trabajo tiene como objetivo realizar un análisis de sentimientos en noticias relacionadas con finanzas, economía y estabilidad financiera, obtenidas de diversas fuentes en línea mediante técnicas de web scraping. Este enfoque mixto, que combina análisis cualitativo y cuantitativo, permite clasificar y comprender grandes volúmenes de datos no estructurados; Para el análisis de sentimientos, se utiliza un diccionario temático especializado en el ámbito económico y financiero, este estudio, automatizado y desarrollado en Python, facilita la recolección y procesamiento de datos, permitiendo identificar opiniones y emociones en los textos analizados, lo que ayuda a comprender la percepción pública sobre temas económicos clave y brinda información valiosa para la toma de decisiones. Los resultados obtenidos muestran que la percepción varía significativamente según la fuente de las noticias, el tema abordado, los eventos económicos y climatológicos registrados, destacándose las emociones relacionadas con la economía y finanzas, este tipo de análisis es crucial para las instituciones financieras, ya que les permite monitorear cómo los medios presentan la información y detectar posibles interpretaciones erróneas; por ello se recomienda a las instituciones financieras utilizar estas herramientas de análisis para identificar patrones en las noticias que afectan la toma de decisiones estratégicas, lo que les permitirá responder de manera proactiva a las dinámicas económicas y financieras.