Taller para la evaluación experimental del análisis de sentimientos y seguimiento de opinión en redes sociales, específicamente en español. Su objetivo para fomentar el diseño y aplicación de técnicas y algoritmos del estado de la cuestión para la implementación de sistemas de clasificación automática capaces de analizar el sentir ciudadano, a partir de las opiniones expresadas en redes sociales, en concreto tweets.

Este año se repetirá la misma tarea de análisis de sentimientos de la polaridad global, para estudiar la evolución de las diferentes soluciones. Para ello se aporta un corpus de unos 70.000 tweets, escritos en español por más de 150 personajes de la política, economía, medios de comunicación y el mundo de la cultura en España, entre noviembre de 2011 y marzo de 2012. Cada mensaje incluía su identificador de tweet, la fecha de creación, el usuario y el propio contenido. Cada mensaje ha sido etiquetado con una polaridad global, indicando si el texto expresa un sentimiento positivo, negativo o neutral en 5 niveles.

Este corpus se dividió en un conjunto de training (10%), que se proporcionó a los participantes para facilitar el entrenamiento de los modelos, y un conjunto de test (90%) que sirvió para la evaluación competitiva de los resultados de los diferentes experimentos llevados a cabo por los participantes.

Por otra parte se propone repetir la tarea de análisis de polaridad a nivel de aspectos. Para ello se utilizará para entrenar el corpus Social-TV desarrollado en 2014, y además estamos recogiendo y etiquetando otro corpus, Social-Politics, que recoge los mensajes sobre partidos políticos en las elecciones al parlamento andaluz. Estamos siguiendo las cuentas de los 6 partidos políticos principales y sus líderes (PSOE, PP, IU, Podemos, Ciudadanos, UpyD). Se definirán aspectos, se etiquetarán de forma manual por varios anotadores, y se usarán para evaluar los sistemas.