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Automatic social media news classification: a topic modeling approach

Clasificación automática de noticias en redes sociales: una aproximación desde el modelado de tópicos

dc.creatorAmador, Daniel
dc.creatorGamboa-Venegas, Carlos
dc.creatorGarcía, Ernesto
dc.creatorSegura-Castillo, Andrés
dc.date2022-11-28
dc.date.accessioned2023-02-16T16:05:39Z
dc.date.available2023-02-16T16:05:39Z
dc.identifierhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/6477
dc.identifier10.18845/tm.v35i9.6477
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2238/14160
dc.descriptionSocial media has modified the way that people access news and debate about public issues. Although access to a myriad of data sources can be considered an advantage, some new challenges have emerged, as issues about content legitimacy and veracity start to prevail among users. That transformation of the public sphere propels problematic situations, such as misinformation and fake news. To understand what type of information is being published, it is possible to categorize news automatically using computational tools. Thereby, this short paper presents a platform to retrieve and analyze news, along with promising results towards automatic news classification using a topic modeling approach, which should help audiences to identify news content easier and discusses possible routes to improve the situation in the near future.en-US
dc.descriptionLas redes sociales virtuales han modificado significativamente la forma en la que las personas acceden a contenido noticioso y, por ende, el debate en la esfera pública. Aunque el acceso a múltiples y diversas fuentes puede considerarse una ventaja, a su vez genera situaciones problemáticas relacionadas con la legitimidad y veracidad del contenido circulante, por ejemplo, desinformación y noticias falsas. Para lograr entender qué tipo de información se está publicando, se puede llevar a cabo una categorización de las noticias por tema, con ayuda herramientas computacionales para realizar este proceso de forma automática. Así, este artículo corto presenta una plataforma para recuperar y analizar noticias, así como resultados prometedores del uso de modelado de tópicos para la clasificación automática de contenido noticioso, en aras de facilitar a la audiencia la categorización del contenido. Asimismo, discute las rutas posibles a seguir para mejorar la propuesta a futuro.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.languageeng
dc.languagespa
dc.publisherEditorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)es-ES
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/6477/6292
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/6477/6311
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es-ES
dc.sourceTecnología en marcha Journal; 2022: Vol. 35 special issue. IEEE International Conference on Bioinspired Processing; Pág. 4-13en-US
dc.sourceRevista Tecnología en Marcha; 2022: Vol. 35 especial. IEEE International Conference on Bioinspired Processing; Pág. 4-13es-ES
dc.source2215-3241
dc.source0379-3982
dc.subjectAutomatic news classificationen-US
dc.subjectsocial mediaen-US
dc.subjecttopic modelingen-US
dc.subjectClasificación automática de noticiases-ES
dc.subjectModelado de tópicoses-ES
dc.subjectRedes socialeses-ES
dc.titleAutomatic social media news classification: a topic modeling approachen-US
dc.titleClasificación automática de noticias en redes sociales: una aproximación desde el modelado de tópicoses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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