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EXPOSICION DEL PROYECTO

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VISUALIZACION DE TOPICOS

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GRAFICO DE BARRAS

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RED SEMANTICA

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En esta sección, presentarás las visualizaciones y tablas generadas durante el análisis, junto con los hallazgos clave.

Visualización de Tópicos: Se generaron gráficos de barras para mostrar la importancia de cada uno de los tópicos identificados por LDA. Además, se creó una red semántica para visualizar las relaciones entre las palabras clave y los tópicos, lo que permitió una mejor comprensión de la estructura del modelo de tópicos.

Tablas de Resumen:

• Tópicos Principales: Una tabla con los principales tópicos identificados y las palabras clave asociadas a cada uno.

• Métodos y Métricas Comunes: Resumen de los métodos utilizados (LDA, NMF) y las métricas aplicadas para evaluar los resultados.

• Problemas Abordados en la Literatura: Una lista de los problemas identificados en la literatura científica relacionada con el marketing, neurociencia y otros campos afines.

4. Discusión

En esta sección, interpretarás los resultados obtenidos, identificarás patrones relevantes, y sugerirás posibles líneas de investigación futura.

Interpretación de los Resultados: Los modelos LDA y NMF identificaron una serie de tópicos recurrentes en los abstracts y keywords de los artículos científicos. Estos tópicos reflejan áreas de investigación clave en campos como marketing, neurociencia y lógica difusa. Sin embargo, los modelos mostraron variabilidad en cuanto a la interpretación de los temas, lo que subraya la necesidad de ajustar los parámetros del modelo (número de tópicos, tipo de preprocesamiento, etc.) para obtener resultados más coherentes.

Patrones Relevantes: Se identificaron varios patrones interesantes, como la frecuente aparición de términos relacionados con "neuromarketing" y "EEG" en los estudios sobre marketing, lo que indica una creciente intersección entre neurociencia y marketing. Estos patrones son indicativos de la tendencia actual en la investigación científica.

Líneas de Investigación Futura: Se sugiere explorar otros métodos de modelado, como el modelo de "Word2Vec" o "BERT", para capturar mejor las relaciones semánticas entre las palabras clave. También sería valioso explorar el uso de técnicas de aprendizaje supervisado para mejorar la precisión de la clasificación de los temas. Además, se recomienda analizar cómo la evolución temporal de los tópicos podría reflejar el cambio en las tendencias científicas.