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Titel: Análisis de la percepción ciudadana sobre seguridad pública y políticas gubernamentales en ecuador: basado en ciencia de datos, para la toma de decisiones
Autor(en): Sanchez Gonzaga, Gianfranco Michael
Director: Encalada Encalada, Ángel Eduardo
Stichwörter: Ecuador.
Tesis digital.
Erscheinungsdatum: 2026
Zitierform: Sanchez Gonzaga, G. M. Encalada Encalada, Á. E. (2026) Análisis de la percepción ciudadana sobre seguridad pública y políticas gubernamentales en ecuador: basado en ciencia de datos, para la toma de decisiones [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/29.500.19856/81934
Zusammenfassung: Abstract: A widening gap between perceived social insecurity and official statistics is further eroding trust in institutions in Ecuador. Based on the CRISP-DM approach and the social network X (Twitter), we present an artificial intelligence (AI) system for timely assessment. We propose a hybrid Natural Language Processing (NLP) architecture: lexical algorithms combined with the performance of a Transformer model (Multilingual BERT), tuned with local data. Additionally, an LLM model (GPT-4) was included to generate automated contextualized interpretations. In sentiment classification, the model achieved 98% accuracy and an F1 score. A final solution was also examined, featuring an interactive panel designed to geolocate events and link measures of violence with social perceptions. This work demonstrates that the customization of Deep Learning models is fundamental to transforming unstructured digital discourse into strategic tools for government decision-making.
Beschreibung: Resumen: Una creciente brecha entre la inseguridad social percibida y las estadísticas oficiales está erosionando aún más la confianza en las instituciones en Ecuador. Basándonos en el enfoque CRISP-DM y la red social X (Twitter), presentamos un sistema de inteligencia artificial (IA) para una evaluación oportuna. Propusimos una arquitectura híbrida de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): los algoritmos léxicos combinados con el rendimiento de un modelo Transformer (Multilingual BERT), ajustado con datos locales. Además, se incluyó un modelo LLM (GPT-4) para generar interpretaciones contextualizadas automatizadas. En la clasificación de sentimientos, el modelo alcanzó una precisión y una puntuación F1 del 98%. La última solución también fue examinada, con un panel interactivo diseñado para geolocalizar eventos y vincular medidas de violencia con percepciones sociales. Demostre en este trabajo que la personalización de modelos de Deep Learning es fundamental para transformar el discurso digital no estructurado en instrumentos estratégicos para la toma de decisiones gubernamentales.
Identifier : Cobarc: 1379524
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=151232.TITN.
Type: bachelorThesis
Enthalten in den Sammlungen:Titulación de Sistemas Informáticos y Computación

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