Tendencias en la opinión pública en torno al hashtag #Coronavirus

Ángel Emiro Páez Moreno; Carlos Andrés Solano Valderrama

doi:10.24215/16696581e533

Autores

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

DOI:

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

Palavras-chave:

opinião pública; redes sociais; influenciadores; mineração de opinião; comunicação para a saúde.

Resumo

O objetivo da pesquisa foi analisar as tendências da opinião pública em torno do hashtag #Coronavirus. Foram analisadas variáveis como o sentimento (positivo ou negativo) nas mensagens, o papel dos influenciadores, as plataformas mais utilizadas, as fontes das mensagens e as principais opiniões das conversas, mensagens ou manchetes. Esta é uma investigação com um desenho transeccional-descritivo em que foram capturadas conversas de pessoas no ciberespaço em torno do hashtag #coronavírus. Conclui-se que no processo de formação de opinião em torno do coronavírus, observamos como se cumpre a teoria de Jensen (2009), já que o canal que mais influenciou foi o Badabun, do YouTube mexicano com 42,6 milhões de assinantes e está orientado para conteúdo viral não-informativo e web-associado.

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Biografia do Autor

Ángel Emiro Páez Moreno, Dr., Universidade de Zulia - Universidade de Boyaca

Doutor em Ciências Sociais. Professor e Pesquisador da Universidade de Boyacá / Universidade de Zulia. Autor do livro E-governo de baixo para cima: uma proposta da Venezuela e mais de 50 publicações nas áreas de comunicação, tecnologias de informação e comunicação e gestão (www.angelpaez.net). Mestre em Ciências da Comunicação. Graduado em Comunicação Social. Pesquisadora na área de Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) desde 1999, destacando-se na produção intelectual sobre Governo Eletrônico, redes sociais e cibermídia. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0924-3506. Email: aepaezmoreno@gmail.com

Carlos Andrés Solano Valderrama, Universidade de Boyaca

Assistente de Pesquisa do Projeto TRANSPARÊNCIA WEB NO GOVERNO DIGITAL DA AMÉRICA da Universidade de Boyacá, Colômbia. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1003-0863. Email: carlosandressolanovalderrama@gmail.com

Referências

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.