EXTRACCIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS EN PLATAFORMAS DE RESEÑAS DE PELÍCULAS Y SERIES: UN ENFOQUE EN WEB SCRAPING Y ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS

Abstract

Este proyecto se enfoca en la extracción y análisis de datos procedentes de plataformas en línea de reseñas de películas y series, utilizando Python y sus bibliotecas especializadas. En primer lugar, se realizará la recopilación de datos mediante la utilización de potentes bibliotecas para web scraping, como Scrapy y Selenium. Posteriormente, se procederá al análisis exploratorio de los datos, con previa limpieza y estructuración de estos, mediante el uso de bibliotecas como Pandas y Matplotlib. El análisis de sentimientos se realizará mediante el uso de bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) como Transformers, y modelos pre-entrenados de análisis de sentimiento de Hugging Face. A lo largo del documento, se profundizará en la elección y aplicación de cada una de las tecnologías y técnicas aplicadas.

En resumen, el objetivo del proyecto es proporcionar un análisis de la industria del entretenimiento y comprender las opiniones y preferencias de los usuarios con respecto a las producciones audiovisuales más recientes. Los datos extraídos y analizados permiten evaluar la satisfacción del público, identificar características elogiadas o criticadas en las reseñas y detectar tendencias en las preferencias de los espectadores. Mediante la combinación de técnicas de web scraping y el análisis de datos con Python y sus bibliotecas, se puede automatizar el proceso y obtener una visión completa de cómo son percibidas las películas y series en línea, lo que resulta fundamental en un mercado audiovisual en constante evolución y ampliamente extenso.