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dc.contributor.advisorFernández Rodríguez, María Lourdeses-ES
dc.contributor.authorMontilla García, Tomáses-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2024-06-27T14:30:08Z
dc.date.available2024-06-27T14:30:08Z
dc.date.issued2025es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/89988
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analyticses_ES
dc.description.abstractEste Trabajo de Fin de Grado analiza si existe una relación entre la carga emocional de las canciones presentadas en el Festival de Eurovisión y su posición final en el ranking del Festival. Para ello, se ha aplicado un enfoque cuantitativo basado en técnicas de Text Mining y Análisis de Sentimiento, empleando el algoritmo VADER. Las letras de las canciones clasificadas en los tres primeros puestos entre 2010 y 2024 fueron traducidas al inglés y analizadas para evaluar si su tono emocional (positivo, negativo o neutro) influía en su éxito competitivo. Los resultados indican que, aunque VADER permitió identificar con eficacia la polaridad emocional de las canciones, no se halló una correlación estadísticamente significativa entre el sentimiento de las letras y la posición final. Además, la audiencia no reacciona de forma constante a los mismos estímulos emocionales: algunas canciones intensas han triunfado, mientras que otras no. Esto sugiere que el éxito también depende de factores como la escenografía, la interpretación o el contexto sociopolítico. El modelo predictivo Random Forest reforzó esta conclusión, mostrando dificultades para anticipar resultados basados solo en el sentimiento. En definitiva, el Análisis de Sentimiento resulta útil para estudiar tendencias emocionales en Eurovisión, pero no basta para explicar ni predecir el éxito. Aunque el contenido emocional puede influir en parte del público, no garantiza la victoria. Se recomienda para futuras investigaciones ampliar la muestra, incorporar nuevas variables y combinar análisis cuantitativo y cualitativo para comprender mejor los múltiples factores que influyen en el triunfo en el Festival.es-ES
dc.description.abstractThis Final Degree Project examines whether there is a relationship between the emotional content of songs presented at the Eurovision Song Contest and their final ranking. A quantitative approach was used, applying text mining and Sentiment Analysis techniques, specifically through the VADER algorithm. The lyrics of the top three songs from 2010 to 2024 were translated into English and analyzed to assess whether their emotional tone (positive, negative, or neutral) influenced their competitive success. The results show that while VADER effectively identified the emotional polarity of the songs, no statistically significant correlation was found between sentiment scores and ranking position. Additionally, the audience does not consistently respond to the same emotional stimuli: some highly emotional songs have succeeded, while others have not. This suggests that success also depends on factors such as staging, performance, or the sociopolitical context. The Random Forest predictive model confirmed the challenge of forecasting results based solely on sentiment. In conclusion, Sentiment Analysis is a useful tool for exploring emotional trends in Eurovision lyrics, but it is not sufficient to explain or predict success. Although emotional content may resonate with certain segments of the audience, it is no guarantee of victory. Future research should consider expanding the sample, incorporating new variables, and combining quantitative and qualitative approaches to better understand the complex factors behind success in the contest.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherKBAes_ES
dc.title¿Hasta que punto están correlacionados la carga emocional y el éxito en el Festival de Eurovisión? Uso de herramientas de Sentiment Analysises_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsEurovisión, VADER, puntuación, canción, Análisis de Sentimiento, emoción.es-ES
dc.keywordsEurovision, VADER, score, song, Sentiment Analysis, emotionen-GB


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