Aplicaciones de la minería de texto en la Encuesta Nacional de Transparencia 2019: una nueva alternativa de análisis para las encuestas de percepción - González Évora, Juan Felipe (2020)
Codificar y analizar preguntas abiertas provenientes de encuestas de opinión suele ser laborioso y, además, consume tiempo. Para realizar dicho trabajo, interesa poder consignar de forma automática las clases para las preguntas abiertas a partir de la información de las respuestas; asimismo, interesa poder analizar de mejor forma este tipo de información. La minería de texto ofrece una alternativa para ese tipo de problemática. En el presente trabajo, se utilizaron los datos de 12 preguntas abiertas provenientes de la Encuesta Nacional de Percepción sobre la Transparencia del 2019 (ENPT - 2019). Se aplica la minería de texto tanto desde un enfoque descriptivo (frecuencias, redes, clusters y sentimientos) como desde uno predictivo. Este último posee un interés predominante en la presente investigación dado que pretende realizar la codificación automática de respuestas o categorías a partir del aprendizaje automático supervisado. Se emplean algoritmos de máquinas de soporte vectorial, clasificador ingenuo de Bayes, bosques aleatorios, XGBoost y vecinos más cercanos. Los resultados más relevantes muestran que, a partir del análisis descriptivo, se aprecian de mejor forma las descripciones, visualizaciones y relaciones en el análisis de las preguntas abiertas de la ENPT – 2019. El análisis predictivo reseña que los algoritmos con mayor ocurrencia para las preguntas abiertas fueron el clasificador ingenuo de Bayes y los bosques aleatorios, los cuales mostraron precisiones de entre 48% y 76%. Esto permite establecer resultados similares en comparación con los que se obtienen con las categorías que fueron codificadas manualmente. La aplicación de la minería de texto muestra resultados satisfactorios en el análisis integral de las 12 preguntas de la encuesta.