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Conferencia para la PyCon ES 2016 en Almería
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¿Podemos predecir si Twitter hundirá un banco?

Resumen

El análisis de sentimiento es una herramienta con la cual se exploran las opiniones de un producto mediante valoración automática de mensajes en redes sociales. Se ha utilizado esta herramienta sobre Twitter para extraer una métrica sobre la reputación que tiene una entidad financiera, y poder estimar las pérdidas por riesgo reputacional.

La conferencia está subida a Youtube por Python España. Las transparencias también están colgadas en Slideshare.

Información

En el nuevo ámbito de regulación bancaria durante esta crisis financiera, las instituciones financieras empiezan a necesitar una métrica de cómo se ve afectada su liquidez debido a su reputación en la sociedad… ¿Les quita el sueño a los bancos lo que se publique en Twitter? ¿Debería? Sobre la base del análisis de sentimiento, se plantea una metodología para medir el riesgo para un banco ante la opinión de clientes descontentos expresada en Twitter y la estimación de las posibles pérdida.

Algunos enlaces

  • Tweemanager para recogida de tweets. Es una librería open source con licencia AGPL 3.0.
  • Qdos como servicio de NFQ para análisis de riesgo reputacional. Es una librería privada desarrollada por NFQ Solutions.

Agradecimientos

A Hugo Marrao y a Rogelio Rodríguez 1, 2, por ayudarme con Tweemanager y con los aspectos matemáticos de machine learning.

Licencia

La presentación está colgada mediante licencia Creative Commons 4.0.