(untitled) (SciELO Preprints, 2022)
Este trabajo presenta el análisis de modelos de clasificación textual para determinar automáticamente el semáforo epidemiológico regional mexicano a través de noticias de COVID. Se recolectó una base de datos con 4270 noticias referente a COVID, desde el 1 de junio de 2020 hasta el 28 de marzo de 2021. La etiqueta de cada noticia es el color del semáforo epidemiológico que el gobierno mexicano catalogó en la semana de la publicación de la noticia. Se aplicaron clasificadores como: SVM, KNN, Random Forest y Deep Learning. Los resultados muestran que es posible aprovechar la información que se publica en las noticias para determinar el color del semáforo hasta con 4 semanas de anticipación obteniendo resultados de hasta 0.74 de F-measure, el cual es un resultado competitivo tomando en cuenta el desbalance de clases de esta tarea.