APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE TEXT-MINING Y/O APRENDIZAJE NO SUBPERVISADO EN DIFERENTES CONTEXTOS EMPRESARIALES, JURÍDICOS, SOCIALES O RELACIONADOS CON LA EDUCACIÓN
Resumen
Este trabajo analiza el impacto de las reformas del requisito de especial trascendencia constitucional sobre los temas tratados en las sentencias del Tribunal Constitucional. A través de una metodología empírica basada en técnicas de Text Mining, y concretamente en el algoritmo Latent Dirichlet Allocation (LDA), se realiza un análisis comparado de tres conjuntos de sentencias obtenidas mediante web scraping. El estudio muestra cómo el análisis textual avanzado permite evaluar los efectos prácticos de las reformas e identificar posibles orientaciones estratégicas del Tribunal, con implicaciones para la protección de los derechos fundamentales. This study analyzes the impact of the reforms to the requirement of special constitutional significance on the topics addressed in the rulings of the Spanish Constitutional Court. Using an empirical methodology based on Text Mining techniques, specifically the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm, a comparative analysis is carried out on three sets of rulings obtained through web scraping. The study demonstrates how advanced textual analysis enables the evaluation of the practical effects of the reforms and the identification of possible strategic orientations of the Court, with implications for the protection of fundamental rights.
Trabajo Fin de Grado
APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE TEXT-MINING Y/O APRENDIZAJE NO SUBPERVISADO EN DIFERENTES CONTEXTOS EMPRESARIALES, JURÍDICOS, SOCIALES O RELACIONADOS CON LA EDUCACIÓNTitulación / Programa
Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics y Grado en DerechoMaterias/ categorías / ODS
KBAPalabras Clave
Topic Modeling, LDA, Tribunal Constitucional, Sentencias, Especial Trascendencia Constitucional, Web scraping, derechos fundamentalesTopic Modeling, LDA, Constitutional Court, Sentences, Special Constitutional Significance, Web Scraping, Fundamental Rights



