🧠 Analizador de Sentimiento de Noticias

Dashboard interactivo para analizar el sentimiento de titulares periodísticos en tiempo real. Usa NewsAPI para obtener artículos y VADER (NLTK) para el análisis de sentimiento, todo controlable desde el sidebar sin tocar el código.

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🖥️ ¿Qué incluye el dashboard?

• Botón Analizar: el análisis solo corre cuando se presiona, evitando requests innecesarios
• 4 métricas rápidas: total de titulares, sentimiento medio, mediana y desviación estándar
• Panel principal con histograma de distribución, proporción por categoría y sentimiento por keyword
• Evolución diaria del sentimiento medio con áreas rellenas (activable)
• Tabla de titulares filtrable por categoría y keyword, con gradiente de color
• Descarga en CSV de los titulares filtrados

🧠 Teoría

VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)

VADER es un modelo de análisis de sentimiento basado en reglas léxicas, diseñado específicamente para texto corto y lenguaje de redes sociales y titulares periodísticos. No requiere entrenamiento: funciona sobre un diccionario de palabras con puntajes de valencia (+/-) y reglas gramaticales.

Devuelve cuatro scores:

• pos, neu, neg: proporción de tokens con cada valencia
• compound: score agregado normalizado entre -1 (muy negativo) y +1 (muy positivo)

Este proyecto usa el compound como métrica principal.

Umbrales de clasificación

Rango	Categoría
compound > 0.05	Positivo
-0.05 ≤ compound ≤ 0.05	Neutro
compound < -0.05	Negativo

Los titulares con compound exactamente igual a 0 se excluyen del análisis (sin señal de sentimiento).

Limitaciones

• VADER está optimizado para inglés. En otros idiomas los resultados son menos confiables.
• Analiza solo el titular, no el cuerpo del artículo (limitación del plan gratuito de NewsAPI).
• El plan gratuito de NewsAPI permite hasta 100 artículos por request y tiene un retraso de 24 horas.

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🗂️ Estructura del proyecto

sentiment-analyzer/
│
├── app.py              # Dashboard Streamlit (punto de entrada)
├── config.py           # API key, keywords, umbrales VADER, opciones UI
├── data_loader.py      # Descarga de artículos desde NewsAPI
├── analysis.py         # VADER, clasificación, métricas y agregaciones
├── charts.py           # Panel principal y gráfico de evolución diaria
│
├── requirements.txt
└── README.md

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⚙️ Instalación

pip install -r requirements.txt

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▶️ Uso

streamlit run app.py

El dashboard se abre en http://localhost:8501.

Antes de correr: configurar la API Key

Registrate en https://newsapi.org para obtener una API Key gratuita. Podés ingresarla directamente en el campo del sidebar (campo tipo password) o reemplazar "TU_API_KEY_AQUI" en config.py.

Controles del sidebar

Control	Descripción
NewsAPI Key	Clave de acceso (se puede ingresar en el sidebar)
Título	Etiqueta para los gráficos
Keywords	Una por línea. Ej: Bitcoin, BTC, S&P 500
Días de retroceso	Ventana temporal: 1, 3, 7, 14 o 30 días
Idioma	en, es, fr (VADER es más preciso en inglés)
Analizar	Dispara la descarga y el análisis

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📚 Referencias

• Hutto, C. & Gilbert, E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. ICWSM.
• NLTK VADER Documentation
• NewsAPI Documentation

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📝 Licencia

MIT License. Libre para usar, modificar y distribuir.