Por MASAS

La presente investigación pretende realizar un breve ejercAnálisis en Twittericio para exponer de forma técnica la tendencia e interpretación de la carga emotiva expresada en un conjunto representativo de palabras provenientes de una muestra de más de 180,103 twitters, los cuales registraron opinión frente a temas de coyuntura o evaluación a la gestión del primer año de Gobierno de Nayib Bukele; por medio del potente lenguaje R, se aplicaron algoritmos para desarrollar un proceso de text mining en los twitters, una técnica ampliamente empleada para éste tipo de estudios. En forma breve el contenido de la investigación desarrolla un contexto del uso de la plataforma de twitter, un breve esbozo de la metodología aplicada en la investigación, los principales resultados del análisis descriptivo del text mining que muestra la fechas de concentración de los twitter, las principales palabras expuestas, las redes y asociaciones entre los twitters, tendencia de los likes y retwitts, se presenta la polaridad resultante del análisis, se expone una breve discusión del análisis y finalmente se cierra con la exposición de las principales conclusiones del análisis.

” Una de las principales conclusiones a los que llega la investigación de análisis de sentimiento en twitter, es que la gestión Presidencial muestra ya un fuerte desplome en la carga emotiva, exhibiendo el análisis un déficit de sentimientos positivos, trasladándose de un 75% en los primeros seis meses, a registrar una baja al cierre del primer año de Gobierno con un 50%, reflejando además una pérdida en su saldo emotivo favorable de un 49.4%, porque pasa del 51.67% a tan solo un 2.27%; dicha erosión se registra fuertemente y a gran velocidad, según el análisis ésta caída se asocia principalmente a la incidencia negativa de cuatro factores claves: «gestión del agua, gestión de la pandemia, gestión económica y el tema de seguridad»”

Puede descargar la investigación completa aquí:

Primer año de Gobierno de Nayib Bukele Bajo la Lupa del Sentimiento en Twitter

Análisis en Twitter

 

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