Modelo de Deep Learning integrando índices macroeconómicos, índices internos empresariales y el análisis sentimental de las personas para predecir los despidos masivos en los Estados Unidos

Santos Villa, Yersson Sebastian

Publicación:
Modelo de Deep Learning integrando índices macroeconómicos, índices internos empresariales y el análisis sentimental de las personas para predecir los despidos masivos en los Estados Unidos

dc.contributor.advisor	Valencia Villa, Juan Sebastián
dc.contributor.author	Santos Villa, Yersson Sebastian
dc.date.accessioned	2024-07-19T16:56:52Z
dc.date.available	2024-07-19T16:56:52Z
dc.date.issued	2024
dc.description	29 páginas
dc.description.abstract	RESUMEN: existen diferentes fenómenos que pueden ser llamativos en diferentes ápices empresariales, uno de ellos es el despido masivo de personal. Este documento se encarga de diseñar un modelo de Deep Learning combinado a un análisis sentimental con diferentes variables macroeconómicas y empresariales, para predecir la posibilidad de este suceso en un mes futuro. En el proceso, se evaluó la máquina de soporte vectorial y el perceptrón multicapa después de juntar diferentes variables incluyendo una clasificación por polarización del sentimiento de diferentes comentarios de la red social X sobre los despidos masivos en los estados unidos durante el perdió de 2022 y 2023. Los resultados arrojaron que el modelo de Máquina Soporte Vectorial (precisión 90%) resultaba ser más preciso en la predicción de un posible despido masivo con respecto a un modelo de redes neuronales artificiales por perceptrón multicapa (precisión 82.5%).	spa
dc.description.abstract	ABSTRACT: various phenomena can be of interest across different business environments, one of which is mass layoffs. This document focuses on designing a Deep Learning model combined with sentiment analysis incorporating various macroeconomic and business variables to predict the likelihood of this event in a future month. Throughout the process, both Support Vector Machine and Multilayer Perceptron were evaluated after integrating various variables, including a classification based on the sentiment polarity of comments from social network X regarding mass layoffs in the United States during the period of 2022 and 2023. The findings indicated that the Support Vector Machine model (with 90% accuracy) was more precise in predicting potential mass layoffs compared to a Multilayer Perceptron artificial neural network model (with 82.5% accuracy).	eng
dc.description.degreelevel	Maestría
dc.description.degreename	Otro
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://repository.eia.edu.co/handle/11190/6704
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad EIA
dc.publisher.faculty	Escuela de Ciencias Económicas y Administrativas
dc.publisher.place	Envigado (Antioquia, Colombia)
dc.publisher.program	Otro
dc.rights	Derechos Reservados - Universidad EIA, 2024
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.subject.proposal	Deep Learning	eng
dc.subject.proposal	Despidos Masivos	spa
dc.subject.proposal	Análisis Sentimental	spa
dc.subject.proposal	SVC	eng
dc.subject.proposal	Machine Learning	eng
dc.subject.proposal	Predicción	spa
dc.title	Modelo de Deep Learning integrando índices macroeconómicos, índices internos empresariales y el análisis sentimental de las personas para predecir los despidos masivos en los Estados Unidos	spa
dc.type	Trabajo de grado - Maestría
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content	Text
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type	Publication