Identificación de perfiles falsos en redes sociales

Abstract

En este proyecto se realiza un estudio sobre la importancia de bots en redes sociales y su impacto. Desde él, se desarrolla una aplicación utilizando Procesamiento de Lenguaje Natural, Aprendizaje Automático y Minería de Datos la cual tiene como objetivo la creación de modelos clasificadores de diferentes perfiles extraídos de la plataforma Twitter agrupados en un dataset. En el proceso, se analizan artículos de similar índole extrayendo conocimiento y características de los mismos. Seguidamente se propone una solución al problema inicial y una planificación de la misma, la cual estará divida en tareas y serán abordadas de forma individual. A continuación, se entrenarán diferentes modelos clasificadores, gracias a las características definidas y se realizará un estudio de los resultados obtenidos designando los modelos más eficientes y eficaces. Finalmente se desarrolla una aplicación web en la cual los visitantes pueden subir archivos y poner a prueba el proyecto.

In this project a study is carried out on the importance of bots in social networks and their impact. From it, an application is developed using Natural Language Processing, Machine Learning and Data Mining which aims to create classifier models of different profiles extracted from the Twitter platform grouped in a dataset. In the process, articles of a similar nature are analyzed, extracting knowledge and characteristics from them. Then a solution to the initial problem and a planning of the same is proposed, which will be divided into tasks and will be approached individually. Next, different classifier models will be trained, thanks to the defined characteristics, and a study of the results obtained will be carried out, designating the most efficient and effective models. Finally, a web application is developed in which visitors can upload files and test the project.