Page 25 - REVISTA CIENTIFICA EL MISIONERO DEL AGRO
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El Misionero del Agro
The Missionary of the Agro
Influencia de los bots sociales en la percepción de marcas de empresas Ecuatorianas
Se ejecutaron las siguientes variables para nodos terminal
determinar si una cuenta es un Bot o no Bot: Response: BotOrNot
Friends, Content, Temporal, User, Sentiment Inputs: Friend, User, Content, Temporal,
y Network y se realizó un Árbol de Decisión, Sentiment, Network
mostrando gráficamente los datos obtenidos.
A continuación se detallan los pasos que 1) Content <= 47; criterion = 1, statistic =
se realizaron para presentar el árbol de 16.168
decisiones como se aprecia en la Figura 2.
2) User <= 59; criterion = 0.996, statistic =
Paso 1. 11.761
Ejecutar la librería
> library(party) 3) * weights = 22
Paso 2. 2) User > 59
Luego ejecutar el comando ctree buscando las
condiciones que definen si una cuenta es Bot 4)* weights = 18
or Not.
> Marcas_ctree = ctree(BotOrNot ~ Friend 1) Content > 47
+ User + Content + Temporal + Sentiment +
Network, data = marcas) 5)* weights = 10
x
Paso 3.
Imprimir el resultado. Paso 4.
> print(Marcas_ctree) Imprimir el gráfico del árbol de decisión.
Interfaz gráfica que muestra un árbol con 3 > plot(Marcas_ctree)
El gráfico finalmente se muestra como en la Figura 2.
Figura 2. Representación gráfica del Árbol de decisiones que muestra el resultado obtenido del análisis de las 50
marcas ecuatorianas con mayor presencia en Twitter que determinan si sus cuentas son BotOrNot.
Autora: Ing. Elke Jacqueline Yerovi Ricaurte, MSc. 25
Coautores: Ing. Pablo Andrés Calderón Castro; Ing. Mariuxi Ileana Tejada Castro
The Missionary of the Agro
Influencia de los bots sociales en la percepción de marcas de empresas Ecuatorianas
Se ejecutaron las siguientes variables para nodos terminal
determinar si una cuenta es un Bot o no Bot: Response: BotOrNot
Friends, Content, Temporal, User, Sentiment Inputs: Friend, User, Content, Temporal,
y Network y se realizó un Árbol de Decisión, Sentiment, Network
mostrando gráficamente los datos obtenidos.
A continuación se detallan los pasos que 1) Content <= 47; criterion = 1, statistic =
se realizaron para presentar el árbol de 16.168
decisiones como se aprecia en la Figura 2.
2) User <= 59; criterion = 0.996, statistic =
Paso 1. 11.761
Ejecutar la librería
> library(party) 3) * weights = 22
Paso 2. 2) User > 59
Luego ejecutar el comando ctree buscando las
condiciones que definen si una cuenta es Bot 4)* weights = 18
or Not.
> Marcas_ctree = ctree(BotOrNot ~ Friend 1) Content > 47
+ User + Content + Temporal + Sentiment +
Network, data = marcas) 5)* weights = 10
x
Paso 3.
Imprimir el resultado. Paso 4.
> print(Marcas_ctree) Imprimir el gráfico del árbol de decisión.
Interfaz gráfica que muestra un árbol con 3 > plot(Marcas_ctree)
El gráfico finalmente se muestra como en la Figura 2.
Figura 2. Representación gráfica del Árbol de decisiones que muestra el resultado obtenido del análisis de las 50
marcas ecuatorianas con mayor presencia en Twitter que determinan si sus cuentas son BotOrNot.
Autora: Ing. Elke Jacqueline Yerovi Ricaurte, MSc. 25
Coautores: Ing. Pablo Andrés Calderón Castro; Ing. Mariuxi Ileana Tejada Castro
