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http://hdl.handle.net/11531/104091Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Barcos Redín, Lucía | es-ES |
| dc.contributor.author | Rodríguez Benito, Jimena | es-ES |
| dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2025-09-15T11:31:05Z | - |
| dc.date.available | 2025-09-15T11:31:05Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/104091 | - |
| dc.description | Grado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics | es_ES |
| dc.description.abstract | El presente Trabajo de Fin de Grado analiza el comportamiento de los aficionados al fútbol en redes sociales, tomando como caso de estudio las publicaciones en X sobre el Atlético de Madrid entre octubre de 2024 y febrero de 2025. El objetivo es identificar los principales temas de conversación, así como el tono emocional de los seguidores. Para ello, se emplea una metodología basada en técnicas de minería de texto. Tras la recopilación de datos mediante web scraping y su preprocesamiento, se aplican análisis de n-gramas, modelado de temas mediante Latent Dirichlet Allocation (LDA) y análisis de sentimiento con modelos supervisados basados en transformers. Los resultados muestran que la actividad de los aficionados se estructura en torno a cinco temas principales, que combinan contenidos relacionados con la identidad del club, momentos clave de la temporada y valoraciones sobre el rendimiento deportivo. Asimismo, predomina un tono neutro en las publicaciones, aunque con una presencia significativa de críticas en contextos competitivos más exigentes. | es-ES |
| dc.description.abstract | This thesis analyzes the behavior of football fans on social media, using posts on X about Atlético de Madrid between October 2024 and February 2025 as a case study. The objective is to identify the main topics of discussion, as well as the emotional tone of the fans. To achieve this, a methodology based on text mining techniques is employed. After data collection through web scraping and subsequent preprocessing, n-gram analysis, topic modeling using Latent Dirichlet Allocation (LDA), and sentiment analysis with supervised transformer-based models are applied. The results show that fan activity is structured around five main topics, combining content related to the club’s identity, key moments of the season, and evaluations of team performance. Additionally, a neutral tone predominates in the posts, although there is a significant presence of criticism in more demanding competitive contexts. | en-GB |
| dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
| dc.language.iso | es-ES | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
| dc.subject.other | KBA | es_ES |
| dc.title | Análisis de reseñas o análisis de comentarios en redes sociales. | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_ES |
| dc.keywords | Fútbol; redes sociales; análisis de sentimiento; modelado de temas; X (Twitter), aficionados deportivos; Atlético de Madrid. | es-ES |
| dc.keywords | Football; social media; sentiment analysis; topic modeling; X (Twitter); sports fans; Atlético de Madrid. | en-GB |
| Aparece en las colecciones: | TFG, TFM (temporales) | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|
| TFG-RodriguezBenito,Jimena.pdf | 4,68 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
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