Predicción de indicadores económicos a través de noticias usando rss, minería de texto e inteligencia computacional (2023)
Este estudio presenta un enfoque innovador para el análisis de fenómenos económicos al integrar datos de noticias y redes sociales como fuentes externas para prever los valores de productos básicos como LBMA GOLD y petróleo Brent, junto con la tasa de cambio USD/COP. Durante un período de doce meses, se recopilaron datos de 166 fuentes de noticias a través de RSS y Twitter. Se aplicaron técnicas de regresión lineal y aprendizaje automático ensamblado, como XGBoost y Random Forest, para prever los cambios diarios. Además, se desarrolló un sistema multiagente inspirado en el sistema económico-social, capaz de evolucionar mediante el uso de información externa y de identificar patrones característicos de sistemas complejos.