Pregrado en Ingeniería en Analítica de Datos · 2026
Análisis de sentimientos en reseñas hoteleras de Buenaventura mediante minería de texto
El análisis de sentimientos aplicado al turismo se ha consolidado como una herramienta fundamental para comprender las percepciones de los visitantes y orientar la toma de decisiones en destinos emergentes. En Buenaventura, ciudad con alto potencial turístico pero marcada por desafíos estructurales como la seguridad y la informalidad empresarial, no existían estudios que sistematizaran de manera rigurosa las opiniones disponibles en plataformas digitales. Este proyecto examinó 3.727 reseñas publicadas en Google entre 2020 y 2025 sobre los cinco hoteles más comentados de la ciudad, mediante técnicas de minería de texto, análisis automatizado de sentimientos y visualización de datos. El proceso siguió el modelo CRISP-DM, articulando un scraping automatizado con Apify, un flujo de procesamiento en Azure basado en la arquitectura Bronze – Silver – Gold y un enriquecimiento semántico generado a través de Azure Cognitive Services – Text Analytics. El estudio clasificó la polaridad emocional de las reseñas, identificó aspectos temáticos y reconoció tendencias narrativas asociadas a la experiencia turística. La validación manual de una muestra del 3% arrojó una coherencia interpretativa del 90,2%. Los resultados fueron integrados en dashboards interactivos en Power BI, conformando un sistema visual capaz de revelar patrones de satisfacción, alertas temáticas y brechas en la respuesta hotelera, con valor estratégico para turistas, empresarios y entidades locales.
Texto completo 99 páginas con texto
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Contenido
- Resumenp. 10
- Abstractp. 11
- Introducciónp. 12
- 1 Planteamiento del Problema de Investigación y Justificaciónp. 14
- 1.1 Descripción del Área Problemáticap. 14
- 1.2 Formulación del Problemap. 18
- 1.3 Justificaciónp. 18
- 2 Objetivosp. 20
- 2.1 Objetivo Generalp. 20
- 2.2 Objetivos Específicosp. 20
- 3 Antecedentesp. 21
- 4 Referente Normativo y Legalp. 24
- 5 Referente Teóricop. 26
- 5.1 Fundamentos Técnicos del Análisis de Sentimientosp. 26
- 5.2 Fundamentos conceptuales de la percepción turísticap. 32
- 6 Metodologíap. 34
- 6.1 Enfoque Metodológicop. 35
- 6.2 Tipo de Estudiop. 36
- 6.3 Procedimientop. 36
- 7 Resultadosp. 34
- 7.1 Caracterización General del Corpus y del Modelo de Análisis de Sentimientosp. 49
- 7.2 Indicadores Clave de Reputación Digital por Hotelp. 52
- 7.3 Evolución Anual de los Sentimientos por Hotelp. 57
- 7.4 Resultados Temáticos de las Reseñas Negativasp. 62
- 7.5 Resultados Temáticos de las Reseñas Positivasp. 69
- 7.6 Síntesis de Resultados por Objetivo Específicop. 77
- 8 Conclusionesp. 79
- 8.1 Conclusión General del Estudiop. 79
- 8.2 Conclusiones Frente a los Objetivos Específicosp. 81
- 8.3 Aportes y Limitaciones del Estudiop. 83
- 9 Recomendacionesp. 85
- 9.1 Recomendaciones Generales para los Hoteles Analizadosp. 85
- 9.2 Recomendaciones Específicas por Hotelp. 87
- 9.3 Recomendaciones para Actores del Destino y Futuras Investigacionesp. 90
- Referenciasp. 92
- línea para Colombiap. 96
- Anexo B. Oportunidad para un mayor gasto en turismo en Colombia (2021–2025)p. 97
- Anexo C. Evidencia del repositorio del proyecto en GitHubp. 98
- Anexo D. Evidencia de la Página Web Desarrolladap. 99
- Tabla 1. Columnas incluidas en el análisis y justificación técnicap. 42
- Tabla 2. Columnas excluidas del análisis y justificaciónp. 44
- Tabla 3. Reseñas finales por hotel después del ETLp. 45
- Tabla 4. Campos registrados en Supabase para control de versiones del ETLp. 46
- Tabla 5. Distribución de reseñas textuales por hotel y periodo de análisis (2020–2025)p. 50
- Tabla 6. Resultados de la verificación manual externa (3%)p. 51
- Tabla 7. Ejemplos ilustrativos de la verificación manual externap. 51
- Tabla 8. Temáticas negativas — Hotel Cosmos Pacíficop. 62
- Tabla 9. Temáticas negativas — Hotel Cordillerap. 64
- Tabla 10. Temáticas negativas — Steven Buenaventurap. 66
- Tabla 11. Temáticas negativas — Hotel Torre Marp. 67
- Tabla 12. Temáticas negativas — Hotel Magüipíp. 68
- Tabla 13. Temáticas positivas — Hotel Cosmos Pacíficop. 70
- Tabla 14. Temáticas positivas — Hotel Cordillerap. 71
- Tabla 15. Temáticas positivas — Steven Buenaventurap. 73
- Tabla 16. Temáticas positivas — Hotel Torre Marp. 74
- Tabla 17. Temáticas positivas — Hotel Magüipíp. 75
- el pre‑viaje. Periodo 2017–2018p. 15
- (2024)p. 17
- Analyticsp. 9
- Figura 5. Configuración inicial del scraper con las URL de los hoteles seleccionadop. 39
- Figura 6. Parámetro de límite de reseñas por establecimiento en Apifyp. 39
- Figura 7. Configuración del criterio de ordenamiento de reseñas (más recientes primero)p. 40
- Figura 8. Configuración predeterminada del parámetro temporal en Apifyp. 40
- Figura 9. Configuración por defecto sin filtro de idiomap. 40
- Figura 10. Selección del origen de las reseñas desde Googlep. 41
- Figura 11. Ejecución del scraper y resultados generales de la extracciónp. 41
- Figura 12. Archivos originales descargados desde Apify almacenados en la capa Bronzep. 42
- Figura 13. Flujo general del proceso ETL implementado (Bronze → Silver → Gold)p. 47
- Figura 14. Panel de indicadores de reputación digital – Hotel Cordillerap. 53
- Figura 15. Panel de indicadores de reputación digital – Cosmos Pacíficop. 54
- Figura 16. Panel de indicadores de reputación digital – Hotel Magüipíp. 54
- Figura 17. Panel de indicadores de reputación digital – Hotel Steven Buenaventurap. 55
- Figura 18. Panel de indicadores de reputación digital – Hotel Torre Marp. 56
- Figura 19. Evolución anual de los sentimientos en las reseñas del Hotel Cosmos Pacíficop. 57
- Figura 20. Evolución anual de los sentimientos en las reseñas del Hotel Cordillerap. 58
- Figura 22. Evolución anual de los sentimientos en las reseñas del Hotel Torre marp. 60
- Figura 23. Evolución anual de los sentimientos en las reseñas del Hotel Magüipip. 61