Tendencias en la opinión pública en torno al hashtag #Coronavirus

Ángel Emiro Páez Moreno; Carlos Andrés Solano Valderrama

doi:10.24215/16696581e533

Autores/as

Ángel Emiro Páez Moreno, Dr. Universidad del Zulia - Universidad de Boyaca https://orcid.org/0000-0002-0924-3506
Carlos Andrés Solano Valderrama Universidad de Boyacá https://orcid.org/0000-0003-1003-0863

DOI:

https://doi.org/10.24215/16696581e533

Palabras clave:

opinión pública, redes sociales, influencers, opinion mining, comunicación para la salud

Resumen

El objetivo de la investigación fue analizar las tendencias en la opinión pública en torno al hashtag #Coronavirus. Se analizaron variables como el sentimiento (positivo o negativo) en los mensajes, el rol de los influencers, las plataformas más usadas, las fuentes de los mensajes y las principales opiniones de las conversaciones, mensajes o titulares. Se trata de una investigación con un diseño transeccional-descriptivo en el que se capturaron conversaciones de personas en el ciberespacio en torno al hashtag #coronavirus. Se concluye que, en el proceso de formación de opinión en torno al coronavirus, observamos cómo se cumple la teoría de Jensen (2009), ya que el canal que más ha influido es Badabun, del YouTube mexicano con 42,6 millones de suscritos y está orientado a contenidos virales no informativos y asociados a la web.

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Biografía del autor/a

Ángel Emiro Páez Moreno, Dr., Universidad del Zulia - Universidad de Boyaca

Doctor en Ciencias Sociales. Profesor Titular e Investigador en la Universidad de Boyacá/Universidad del Zulia. Autor del libro E-government from the bottom up: a proposal from Venezuela y más de 50 publicaciones en las áreas de comunicación, tecnologías de la información y la comunicación y gestión (www.angelpaez.net). Máster en Ciencias de la Comunicación. Licenciado en Comunicación Social. Investigador en el campo de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) desde 1999, destacándose en la producción intelectual sobre Gobierno Electrónico, redes sociales y cibermedios. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0924-3506. Correo: aepaezmoreno@gmail.com

Carlos Andrés Solano Valderrama, Universidad de Boyacá

Auxiliar de Investigación del Proyecto TRANSPARENCIA WEB EN EL GOBIERNO DIGITAL DE AMÉRICA en La Universidad de Boyacá, Colombia. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1003-0863. Correo: carlosandressolanovalderrama@gmail.com

Citas

Ajder, T. (2018). Romanian Diasporic Facebook Groups as Public Spheres. Open Cultural Studies 2018; 2: 723-734. http://dx.doi.org/10.6018/daimon/280201

Bavaresco, A. (2019). Public Opinion and Sensus Fidelium Daimon. Revista Internacional de Filosofía, nº 77, 2019, pp. 7-19. ISSN: 1130-0507 (papel) y 1989-4651 (electrónico).

Brandwatch (2015). Entendiendo el análisis de sentimiento: qué es y para qué se usa. Recuperado el 20-02-20 de: https://www.brandwatch.com/es/blog/analisis-de-sentimiento/ [Brandwatch (2015). Understanding sentiment analysis: what it is and what it is used for].

Dashtipour, K; Gogate, M; Li, J.; Jiang, F; Kong, B y Hussain, A. (2020). A hybrid Persian sentiment analysis framework: Integrating dependency grammar based rules and deep neural networks. Neurocomputing 380 (2020) 1–10.

Dong, Y.; Ding, Z.; Martínez, L. y Herrera, F. (2017). Managing consensus based on leadership in opinion dynamics. Information Sciences 397–398 (2017) 187–205.

Guerrero, M. (2017). Los tuitstars: Líderes de opinión en Twitter. Tesis monográfica. Licenciatura en Periodismo. Facultad de Ciencias de la Educación y de la Comunicación Social. Universidad del Salvador [Guerrero, M. (2017).

Tweets: Opinion leaders on Twitter. Monographic thesis. Degree in Journalism. Faculty of Education and Social Communication Sciences. University of Salvador].

Jensen, K. (2009). The Three-Step Flow. Copenhague: Journalism.

Kandasamya, I., Vasanthaa, W., Obbinenib, J., y Smarandacheca, F. (2020). Sentiment analysis of tweets using refined neutrosophic setsIlanthenral. Computers in Industry 115 (2020) 103180.

Lia, S., Liub, Z. y Lib, Y. (2020). Temporal and spatial evolution of online public sentiment on emergencies. Information Processing & Management Volume 57, Issue 2, March 2020, 102177

Mohseni, A. y Williams, C. (2019). Truth and Conformity on Networks. Erkenntnis: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10670-019-00167-6

Noëlle-Neumann, E. (1992). La espiral del silencio. Opinión pública: nuestra piel social. Barcelona, Paidós. Recuperado el 25-03-20 de: https://www.infoamerica.org/documentos_pdf/noelle_neumann.pdf

Barcelona, 1995 (capítulos 20 y 21).Nganji, J. y Cockburn, L. (2020). Use of Twitter in the Cameroon Anglophone crisis, Behaviour & Information Technology, 39:3, 267-287, DOI: 10.1080/0144929X.2019.1620333.

OMS-Organización Mundial de la Salud, (s/f). Infecciones por coronavirus. Recuperado el 28 de febrero de 2020 de: http://www9.who.int/topics/coronavirus_infections/es/

Organización Panamericana de la Salud, OPS (2003). Medios y salud: La voz de los adolescentes. Informe regional Unidad de Salud del Niño y del Adolescente Área de Salud Familiar y Comunitaria. Recuperado el 18-02-20 de: http://new.paho.org/hq/dmdocuments/2010/Medios-y-salud--La-voz-de-los-adolescentes.pdf [Pan American Health Organization, PAHO (2003). Media and Health: The Voice of Adolescents. Regional Report, Child and Adolescent Health Unit, Family and Community Health Area].

Páez, A. (2003). La relación jóvenes-TIC: una lectura cualitativa. HOLOGRAMÁTICA – Facultad de Ciencias Sociales – UNLZ - Año III, Número 5, V1 (2006), pp. 41 -54. Recuperado de: www.hologramatica.com.ar o www.unlz.edu.ar/sociales/hologramatica [Paez, A. (2003). THE YOUTH-ICT RELATIONSHIP: a qualitative Reading].

Weishaar, H.; Amos, A. y Collin, J. (2015). Best of enemies: Using social network analysis to explore a policy network in European smoke-free policy. Social Science & Medicine 133 (2015) 85e92.