García, OlmerGranados, OscarRomero, Fran2021-02-122021-02-12https://hdl.handle.net/20.500.12495/5299La Inteligencia Competitiva (CI) es una valiosa herramienta que permite a las organizaciones tener información relevante para su entorno, permitiéndoles anticipar cambios, identificar oportunidades y enfocarse en la innovación. Implementar métodos útiles para el control y seguimiento sistemático del impacto generado en las redes sociales, es de gran utilidad en el contexto de la IC. Este artículo propone una metodología diseñada para procesar la información obtenida sobre la actividad de varias cuentas de Twitter vinculadas a una misma institución. El primer análisis, basado en datos estructurados de los twitters, permite identificar gráficamente cómo encontrar relaciones entre los datos de las cuentas a lo largo del tiempo. A continuación, se presenta cómo el procesamiento del lenguaje natural (PNL) mediante técnicas de aprendizaje automático podría utilizarse para visualizar, clasificar y agrupar la información. La metodología fue probada con datos públicos de una universidad a través de servicios de computación en la nube, por lo que se realiza un análisis de CI para la institución. Como resultado, encontramos que se destaca la identificación de temas cruciales de discusión dentro de la comunidad analizada, así como la propuesta de un panel de control para el seguimiento de las distintas cuentas asociadas.application/pdfengInteligencia competitivaAprendizaje automáticoProcesamiento natural del lenguajeRed socialArtículo de revistaSocial networkCompetitive intelligenceMachine learningNatural language processinghttps://doi.org/10.1007/978-3-030-01535-0_3instname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquerepourl:https://repositorio.unbosque.edu.coAcceso abiertohttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAcceso abierto2018