Minería de texto y análisis de sentimiento aplicado a publicaciones de Twitter sobre vacunas Covid-19
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i13.35490Palabras clave:
Pandemia; Vacuna; Covid-19; Extracción de textos; Análisis de los sentimientos.Resumen
Muchos académicos ya consideran que la pandemia de Covid-19 es el mayor problema de salud del siglo XXI y se cobra la vida de miles de personas. La velocidad con la que la enfermedad se propagó y cambió la vida de la población mundial generó muchas emociones y sentimientos en las personas. Desde el descubrimiento del nuevo coronavirus se inició una carrera por desarrollar una vacuna que fuera eficaz para combatir la enfermedad, y ha crecido el deseo de la población por su llegada. El trabajo analiza los sentimientos que la población brasileña ha desarrollado en relación a las vacunas creadas para combatir el Covid-19, mediante el uso de técnicas de análisis de sentimiento y minería de datos. La construcción de la base de datos se realizó a través de la captura de publicaciones públicas disponibles a través de la API de Twitter. El algoritmo desarrollado durante la investigación está basado en el lenguaje de programación Python e implementado en la plataforma Jupyter Notebook. El proceso de análisis de sentimiento se llevó a cabo a través del análisis semántico, utilizando el diccionario de léxico para la lengua portuguesa SentiLex-PT.
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