Ingeniero de la UCN desarrolla software de predicción electoral

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Basado en la técnica de análisis de sentimiento a través de comentarios en redes sociales, Tomás Alegre, Ingeniero de Ejecución en Computación e Informática de la Universidad Católica del Norte (UCN), elaboró un algoritmo que permite estimar intención de voto en elecciones.

El software analizó, entre julio y agosto de 2017, comentarios positivos y negativos en Twitter sobre los tres principales candidatos de la última elección presidencial: Sebastián Piñera, Alejandro Guillier y Beatriz Sánchez.

Su creador detalla que, primero, este algoritmo tuvo que ser entrenado para reconocer y discriminar ciertas palabras, teniendo en consideración el uso de modismos y diversas terminologías en el país; y luego, eliminar comentarios repetidos y mensajes que solo mostraban información sin intención ni apoyo.

“Entrenamos al algoritmo con estas palabras y aplicamos el resto de tweets que nos quedaron para hacer las pruebas. Los resultados luego fueron pasados por una fórmula para convertir estos tweets positivos a intención de voto”, expresa el profesional, quien desarrolló esta herramienta como tesis de pregrado junto al académico del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación (DISC), Brian Keith.

Entre sus indicadores, la formula reveló números cercamos a los resultados finales obtenidos en la primera vuelta de la última elección presidencial, con cifras más precisas que las entregadas por las principales encuestadores del país.

Una de las proyecciones de esta herramienta es su uso como metodología complementaria a las encuestas tradicionales, permitiendo un resultado más cercano y representativo frente a las elecciones.

Además, Tomás Alegre expresa que este algoritmo puede aplicarse a otros escenarios, destacando que este “puede utilizarse para otro tipo de herramientas, como medir la cantidad de personas que apoyan a una empresa o a alguna noticia en particular”, aclaró.

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