Datascience para el análisis de la campaña electoral

En esta charla se presentarán ejemplos de diferentes técnicas de datascience aplicadas al análisis de información relacionada a las elecciones uruguayas 2019.

En primer lugar se verán técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (Análisis de Sentimiento, TF-IDF) para analizar el comportamiento de los candidatos en Twitter y también el proceso para investigar la estructura de sus redes (Social Network Analysis, medidas de centralidad, etc.).

En segundo lugar se verán técnicas estadísticas para analizar la información recabada de las respuestas de la aplicación aquienvoto.uy y qué algoritmos de Machine Learning demostraron ser mejores para predecir el candidato a partir de las preguntas planteadas.

Para finalizar se presentará un trabajo utilizando bases de datos geoespaciales para lograr determinar cuáles son los mejores puntos del país para ubicar 136 liceos públicos, como Ernesto Talvi (candidato por el PC) habló durante la campaña.

Recuerden que todas las presentaciones y el programa tentativo de las próximas charlas está disponible en  https://github.com/natydasilva/SIESTA