Análisis discursivo de las vacunas anticovid-19 en Twitter

Autores/as

  • Karines Rodríguez Universidad de Oriente
  • Yamile Haber Guerra
  • Rafael Ángel Fonseca Valido

DOI:

https://doi.org/10.24215/16696581e624

Palabras clave:

minería de datos, análisis del dicurso, representación simbólica, vacuna, coronavirus

Resumen

El presente informe expone los resultados de un estudio de caso descriptivo asociado a los tweets publicados bajo los hashtags #vacunacoronavirus y #coronavirusvaccine. Un aporte fundamental de la investigación es la propuesta de una metodología de análisis del discurso asistido por minería de datos en un escenario asociado a mensajes multisoportes. El presente artículo con un enfoque mixto fue aplicado sobre una muestra de 1 millón de tweets extraídos de manera aleatoria por las aplicaciones Stela y Brand24. Mostramos la necesaria interrelación metodológica del uso de softwares y herramientas cuantitativas, así como la perspectiva cualitativa para determinar la interpretación de la representación simbólica que se emitió sobre la vacunación anti-covid 19.  Los resultados presentan los encuadres, la polaridad, y las percepciones que adoptan los usuarios respecto a vacunas de comercialización internacional.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Abascal, R.; López, E. y Zepeda, S. (2014). Detección de patrones y grupos de sentimientos a partir del

análisis de tuits políticos. Pistas Educativas, 35(108), 1672-1691. https://bit.ly/2VWUAtN

Arcila, C.; Ortega, F.; Jiménez, J. y Trullenque, S. (2017). Análisis supervisado de sentimientos políticos

en español: clasificación en tiempo real de tweets basada en aprendizaje automático. El profesional de

la información, 26(5), 973-982. https://bit.ly/2AR9N7H

Barthes, R. (1977). The Rhetoric of the Image. En S. Heath (ed.), Image-Music-Text (pp. 32-51). London: Fontana.

Cárcamo, B. (2018). El análisis del discurso multimodal: una comparación de propuestas metodológicas. Forma y función, 31 (2), 145-174. https://bit.ly/3rkJcV3

Chakrabarti D.; Papadimitriou S.; Modha,D. & Faloutsos, C. (2004). Fully automatic cross-associations. ACM SIGKDD, 79-88. https://bit.ly/2WjowiJ

Conde, M.A.; Pullaguari, K. P. y Prada, O.A. (2019). Comparativa de la competencia mediática en comunicación política vía Twitter durante las campañas electorales de candidatos presidenciales en España, Ecuador y Colombia. Contratexto, (32), 41-70. http://doi.org/dx78

Cruz, M., Hortal, J., y Padilla, J. (2020). Vísteme despacio que tengo prisa. Un análisis ético de la vacuna del COVID-19: fabricación, distribución y reticencia. Enrahonar. An International Journal of Theoretical and Practical Reason, 65, 57-73. https://bit.ly/31lJgcx

Dackow,C. (2020). La retórica Twittera y el Ethos polémico en la disputa por la legalización del aborto en Argentina. https://bit.ly/3d5c3aZ

Du, Y., Masood, M. A., & Joseph, K. (2020). Understanding visual memes: An empirical analysis of text superimposed on memes shared on twitter. In Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media (Vol. 14, pp. 153-164).

Engesser, S. y Humprecht, E. (2015). Frecuency or skillfulnes. Journalism studies, 16(4), 513-529.http://doi.org/ggb592

Ferreira, R. M. (2019). Classificação automática de discursos de ódio em textos do Twitter . Tesis de Diploma. Brasil.

Figueira, Á. & Guimarães, N. (2017). Detecting Journalistic Relevance on Social Media: A two-case study using automatic surrogate features. In Proceedings of the 2017 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining 2017 (pp. 1136-1139). http://doi.org/dx79

García, J.G.; Henríquez, P. y Herrera, J. (2019). Analítica de Twitter para el estudio de las emociones primarias durante el terremoto de México 2017. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologías de Informção, (E19), 479-492. https://bit.ly/3fc1z9c

Gindin, I., Castros, S., Coiutti,N., Cardoso, A. y Rostagno, J. (2019). Emoción en acción. El caso de #RosarioSangra en Twitter (Rosario, Argentina, 2016). Ámbitos. Revista Internacional de Comunicación 43(1), 48-69. doi: 10.12795/Ambitos.2019.i43.03.

Gómez, E. (2017). Etnografía celular: una propuesta emergente de etnografía digital, Virtualis, 8 (16), pp. 77-98. https://bit.ly/3p2oeuK

Gómez, M.E. (2014). Manual imperfecto para políticos en tiempo irreal. Universidad de La Habana, Cuba.

González, J.A.; Lluís, F.; Ferran, P. (2018). Análisis de sentimientos en Twitter basado en aprendizaje profundo. ELiRF-UPV at TASS 2018. https://bit.ly/34vpywu

Gruzd, A.; Wellman, B. & Takhteyev, Y. (2011). Imagining Twitter as an imagined community.

American Behavioral Scientist, 55(10), 1294-1318. http://doi.org/dhbc34

Gutiérrez, V. (2016). Retórica de los discursos digitales. Una propuesta metodológica para el análisis de los discursos en Twitter. Aposta. Revista de Ciencias Sociales, (69), 67-103. https://bit.ly/3vCfuOo

Harrison, E.A. y Wu, J.W. (2020). «Vaccine confidence in the time of COVID-19». European Journal Epidemiology, 35, 325-330. https://doi.org/10.1007/s10654-020-00634-3

Hernández, D. I. (2017). Irony and sarcasm detection in Twitter: The role of affective content.

Universidad de Valencia, España. https://bit.ly/2MO5Mno

Hootsuite & We are social (2021). The world´s most-used social platforms. https://bit.ly/3vSinLw

Kwabla, S.; Kwame, N. & Katsriku, F. (2017). Sentiment Analysis of Twitter Feeds using Machine Learning, Effect of Feature Hash Bit Size. Communications on Applied Electronics (CAE), 6(9), 16-21. http://doi.org/dx8d

Mancera, A. (2020). Estudio exploratorio de las estrategias de encuadre discursivo en memes humorísticos publicados en Twitter durante las elecciones generales de noviembre de 2019 celebradas en España. Revista Dígitos, 1(6), 197-217. http://10.7203/rd.v1i6.180

Manovich, L. (2002). The language of new media. MIT press.

Marín, A.F y Quintero, J.M. (2018). Confianza en el proceso de paz en Colombia en Twitter. Revista Mexicana de sociología, 80(1), 115-137. https://bit.ly/3i4H5DL

Martínez, J.J. (2017). Minería de opiniones mediante análisis de sentimientos y extracción de

conceptos en Twitter. Universidad Complutense de Madrid, España. https://bit.ly/2UtlWqc

Méndez, M. C. (2020). La construcción de la identidad lingüística de Santiago Abascal en Twitter. Revista Estudios del Discurso Digital (REDD), (3), 52-79. https://doi.org/10.24197/redd.3.2020.50-77

Molpeceres, S.y Filardo, L. (2020). Llamamientos feministas en Twitter: ideología, identidad colectiva y reenmarcado de símbolos en la huelga del 8M y la manifestación contra la sentencia de 'La Manada'. Revista Dígitos, 1(6), 55-78. https://bit.ly/3fy0Ce8

Moya, M. y Herrera, S. (2015) Cómo puede contribuir Twitter a una comunicación política más

avanzada. Arbor, 191(774). http://doi.org/dx8g

Nuñez, S., y Fernández, D. (2018). Discurso visual posmachista en Twitter: análisis multimodal de la iconicidad de la victimización. Revista Dígitos, (4), 131-149. https://bit.ly/3wOCU3j

O´Halloran, K.L. (2016). Análisis del discurso multimodal. Revista latinoamericana de estudios del discurso, 12(1), 75-97. https://bit.ly/3fQwbyU

Olave, G. (2019). Combates verbales en Twitter. El caso de la expresidenta argentina Fernández de Kirchner en las elecciones legislativas de 2017. Cultura, lenguaje y representación: revista de estudios culturales de la Universitat Jaume I, 21, 113-132.

Ortega, A.; Gutiérrez, E. y Montoyo, A. (2013). SSA-UO: Unsupervised Twitter Sentiment Analysis Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM). Seventh International Workshop on Semantic Evaluation, (2), 501–507. https://bit.ly/2SrWHUw

Oviedo, E.A.; Oviedo A. I. y Velez, G.L. (2016). Minería multimedia: hacia la construcción de una metodología y una herramienta de analítica de datos no estructurado. Revista Ingenierías, 16(31), 125-142. http://doi.org/dx8j

Ozduzen, O. y McGarry, A. (2020). Huellas digitales de las revoluciones de Twitter: resistencia, polarización y vigilancia a través de imágenes y textos controvertidos de Occupy Gezi. Revista Internacional de Comunicación , 14 , 21. https://bit.ly/3wJp3en

Padilla Herrada, M. S. (2015). La argumentación política en twitter. Discurso & Sociedad, 9 (4), 419-444. https://bit.ly/3yNbH2F

Percastre, S., Pont, C., y Codina, Ll. (2017). Propuesta de diseño muestral para el análisis de Twitter en comunicación política. El profesional de la información, v. 26, n. 4, pp. 579-588. https://doi.org/10.3145/epi.2017.jul.02

Percastre, S., Pont, C., y Suau, G. (2019). La gestión comunicativa en redes sociales digitales de la emergencia del Ébola en España. The communicative management in social media of the emergence of Ebola in Spain., 80-90. http://10.20318/recs.2019.4437

Pérez, A. (2019). Una propuesta metodológica para el análisis del discurso político en Twitter: el caso #PUIGDEMONT. En Comunicación digital: retos y oportunidades. https://bit.ly/3wIH4cT

Pérez, E. (2017). Entre el decir y lo dicho. Dinámicas discursivas del nuevo periodismo electrónico, sobre procesos políticos de alto perfil de polarización, en el escenario mediático latinoamericano. Tesis Doctotal. Universidad de la Habana. Cuba.

Pérez, E.; Haber, Y.; Díaz, J. y Zamora, L. (2017). Un modelo periodístico. Interrelación teórica del Nuevo periodismo electrónico y la plataforma Twitter, en el escenario mediático latinoamericano. Perspectivas de la Comunicación, 10(1), 157-186. https://bit.ly/3aYBIyW

Pérez, S. I. (2013). Tecnologías digitales, análisis del discurso y multimodalidad : de la lingüística crítica a la semiótica social. Revista de ciencias sociales, 5(23), 29-47. http://ridaa.unq.edu.ar/handle/20.500.11807/1565

Pulido, M.; Hernández, V. y Lozano, A. (2021). Uso institucional de Twitter para combatir la infodemia causada por la crisis sanitaria de la Covid-19. Profesional de la información, v. 30, n. 1, e300119. https://doi.org/10.3145/epi.2021.ene.19

Rebollo, C. y Gualda, E. (2017) La situación internacional de las personas refugiadas y su imagen en Twitter. Un reto para la intervención desde el Trabajo Social. https://bit.ly/3p5hWdH

Reyes, A. (2012). Linguistic-based Patterns for Figurative language Processing: The Case of Humor Recognition and Irony Detection. Universidad de Valencia, España. https://bit.ly/3dRDZ1c

Reyes, J.A.; Paniagua, F. y Sánchez, L. (2017). Minería de opiniones centrada en tópicos usando textos cortos en español. Research in Computing Science, 134, 151-162. http://doi.org/dx8m

Rodríguez, K. y Haber, Y. (2020). Análisis de sentimientos en Twitter aplicado al #impeachment de Donald Trump. Revista Mediterránea de Comunicación/MediterraneanJournal of Communication, 11(2), 199-213. https://www.doi.org/10.14198/MEDCOM2020.11.2.23

Rodríguez, K., Haber, Y y Gómez, M.E. (2021). Humanidades digitales: un acercamiento a metodologías emergentes desde el caso #electionsUSA. Revista Alcance, 10(25), 301-323. https://bit.ly/3w0Czer

Sharag, A., Ye, X., y Spitzberg, B. (2018). Multilevel model of meme diffusion of fracking through Twitter. Chinese Sociological Dialogue, 3(1), 17-43. http:// 10.1177/2397200917752646

Sued, G.E. y Cebral, M. (2020). Voces autorizadas en Twitter durante la pandemia de COVID-19: actores, léxico y sentimientos como marco interpretativo para usuarios ordinarios. Revista de Comunicación y Salud,Vol. 10, nº 2, 549-568. https://doi.org/10.35669/rcys.2020.10(2).549-568

Sygkounas, E., Rizzo, G. y Troncy, R. (2016). A replication study of the Top Performing System in SemEval Twitter sentiment analyses. En International Semantic Web Conference (págs. 204-219). Springer, Cham. https://bit.ly/3fbM1FD

Towers, S., Afzal, S., Bernal, G., Bliss, N., Brown, S., Espinoza, B., Jackson, J., Judson-Garcia, J., Khan, M., Lin, M., Mamada, R., Moreno, V. M., Nazari, F., Okuneye, K., Ross, M. L., Rodriguez, C., Medlock, J., Ebert, D., & Castillo-Chavez, C. (2015). Mass Media and the Contagion of Fear: The Case of Ebola in America. PLOS ONE, 10(6), e0129179. doi: 10.1371/journal.pone.0129179

Van Dijk, TA (2000). El discurso como interacción social. Editorial Gedisa. Barcelona.

Van Hee, C. (2017) Can machines sense irony? Universidad de Gante, Bélgica. https://bit.ly/2SIld6w

Vásquez, L.C. (2019). Semiosis entre palabras e imágenes en Twitter. ¿Cómo construyen significado los candidatos presidenciales de las

elecciones 2017 de Chile? Galaxia, 42, 40-56. http://doi.org/dx8r

Vela, C., Cantamutto, L., y Núñez, M. (2021). Análisis del hashtag #mequedoencasa: la conversación digital por Twitter ante la emergencia producida por la COVID-19. Íkala: Revista de Lenguaje y Cultura, 26(2). https://doi.org/10.17533/udea.ikala.v26n2a08

Ventura, A.S. (2016) Argumentación y discurso político en Twitter. Análisis de la campaña presidencial argentina 2011. Aposta. Revista de Ciencias Sociales, 69, 39-66. https://bit.ly/3uDXO3s

Verbeke, M.; Berendt, B.; D’Haenens, L. & Opgenhaffen, M. (2017). Critical news reading with Twitter? Exploring data-mining practices and their impact on societal discourse. Communications, 42(2), 127-149. http://doi.org/dx8s

Verweij, M.F. (2017). «Ethics of Immunization». Reference Module in Biomedical Sciences, 7-10.

Vilares, D.; Alonso, M.A. y Gómez, C. (2013). Una aproximación supervisada para la minería de opiniones sobre tweets en español en base a conocimiento lingüístico. Procesamiento del Lenguaje natural, 51, 127-134. https://bit.ly/3c1Et3Y

Vilariño, D.; Zepeda, C.; Sanzón, Y.M.; Carballido, J.L.; Medina, C. y Flores, G. (2015) Aplicación del modelo Léxico-Sintáctico para detectar la polaridad de opiniones sobre profesores. Pistas Educativas, 36(113), 228-239. https://bit.ly/2KUtJs1

Welbers, K. y Opgenhaffen, M. (2019). News through a social media filter. Different perspectives on immigration in news on website and social media formats. Journalism and Traslation in the Era of Convergence, 85-105. http://doi.org/dnvh

Wodak, R. y Meyer, M. (2003). Método de análisis crítico del discurso. Barcelona: Gedisa.

Wu, S.; Hofman, J.; Mason, W. & Watts, D. (2011). Who Says What to Whom on Twitter. In Proceedings of the 20th International Conference on World Wide Web (pp. 705-714). http://doi.org/cxcjbn

Wu, S., Hofman, J. M., Mason, W. A., & Watts, D. J. (2011). Who says what to whom on twitter. In Proceedings of the 20th international conference on World wide web (pp. 705-714). https://bit.ly/3fsejfl

Zappavigna, M. (2011). Ambient affiliation: A linguistic Perspective on Twitter. New Media & Society, 13(5), 788-806. http://doi.org/dx3px2

Descargas

Publicado

2021-12-28

Cómo citar

Rodríguez, K., Haber Guerra, Y. ., & Fonseca Valido, R. Ángel. (2021). Análisis discursivo de las vacunas anticovid-19 en Twitter. Question/Cuestión, 3(70). https://doi.org/10.24215/16696581e624

Número

Sección

Ensayos