Obtención, análisis y visualización de series temporales mixtas de datos estructurados y no estructurados obtenidos de Twitter
| Autor: | Gervilla Machado, Xavier |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació, Prat Robles, David, Padró, Lluís |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: |
QuestDB
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| Popis: | El mercado de activos y criptomonedas ha crecido significativamente en los últimos años al igual que el número de jóvenes interesados en invertir y ganar dinero "fácil". Este aumento, sin embargo, no se ha acompañado de un incremento en formación, resultando en un gran número de errores evitables y la pérdida de grandes cantidades de dinero. Una metodología comúnmente utilizada para minimizar dichos riesgos consiste en consultar las redes sociales en busca de expertos que orienten o de identificar tendencias. El uso de la inteligencia artificial puede ser muy beneficioso para automatizar los pasos seguidos en esta metodología, en combinación con métricas como la cantidad de menciones o el sentimiento asociado a los comentarios de las redes sociales. En este proyecto se pretende desarrollar una aplicación capaz de obtener y procesar datos de redes sociales en tiempo real con la que fomentar la inversión consciente y no especulativa, valorando también el rendimiento de la base de datos utilizada y creando una página web donde los usuarios puedan consultar las distintas métricas generadas. The asset market has grown significantly in the last few years as well as the number of young people interested in investing and making "easy" money. This increase in demand, however, has not been met with an increase in formation or education, resulting in lots of avoidable mistakes and the loss of considerable amounts of money. A common approach on minimizing losses consists of using social media to look for the guidance of specialists or try to identify the latest trends. The use of artificial intelligence can be highly beneficial to automate the steps followed by this approach along with the use of metrics such as the number of mentions or the sentiment of the comments. The purpose of this project is to develop an app capable of obtaining and processing data from social media in real time, automating the process of identifying trends and promoting conscious investment against speculation. Besides the AI engine behind the app, this project also focuses on the efficiency and performance of the chosen database and the implementation of a webpage where users can see the processed data and generated metrics. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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