Resumen de Evaluación de sitios turísticos mediante análisis de sentimientos de comentarios emitidos por usuarios en redes sociales

Nelson Iván Herrera Herrera, Nelson Esteban Salgado Reyes

• español

  Esta investigación tiene como objetivo presentar la utilidad del análisis de sentimientos en los comentarios emitidos por usuarios de servicios turísticos en redes sociales (Twitter y Trip Advisor), que permita calificar el nivel de dichos servicios.  La ciudad de Quito-Ecuador es considerada como caso de estudio para este trabajo. La investigación se muestra en función del desarrollo de un sistema informático utilizando herramientas Big Data (Python, Node.Js, Mongo DB), que permiten recolectar, almacenar y procesar gran cantidad de información. Las librerías del lenguaje de programación Node.js: Puppeteer y Sentiment, permiten obtener los comentarios de las redes sociales Twitter y Trip Advisor, y determinar un puntaje sobre el destino turístico evaluado.  Entre los aspectos novedosos de la investigación está el uso de la red social Twitter como fuente de origen de datos, también la utilización de técnicas de web scraping del sitio de Trip Advisor. Para este estudio se emplea la interfaz de programación de aplicaciones de Twitter (Application Programming Interface, API), la cual permite tomar datos de esta red social en tiempo real que facilita evaluar los servicios turísticos ofertados. Como resultado se puede determinar que la herramienta permite generar conocimiento que ayuda a tomar decisiones, relacionadas con el nivel de calidad de las prestaciones recibidas en los sitios visitados.

• English

  This research aims to present the usefulness of sentiment analysis in the comments issued by users of tourism services on social networks (Twitter and Trip Advisor), which allows rating the level of such services. This case study is set in the city of Quito-Ecuador.  The research develops a computer system using Big Data tools (Python, Node.Js, Mongo DB) to collect, store, and process large amounts of information. The Node.js programming language libraries, Puppeteer and Sentiment, make it possible to obtain comments from the social networks Twitter and Trip Advisor and determine a score for the observed tourist destination. Among the novel aspects of this research is the use of the social network Twitter as a source of data origin and web scraping techniques from the Trip Advisor site. This study uses the Twitter Application Programming Interface (API) to obtain data from this social network in real-time, facilitating the evaluation of the tourist services. Results determine that this tool allows the generation of knowledge to decide the quality level of the services received in the visited sites.