Sentimientos hacia la vacunación contra la covid-19: panorama colombiano en Twitter

• Rodríguez-Orejuela, Augusto ; Montes-Mora, Claudia Lorena ^[1] ; Osorio-Andrade, Carlos Fernando ^[1]
  1. [1] Universidad del Valle (Colombia)

     Universidad del Valle (Colombia)

     Colombia

     
• Localización: Palabra Clave, ISSN 0122-8285, ISSN-e 2027-534X, Vol. 25, Nº. 1, 2022 (Ejemplar dedicado a: The Impact of COVID-19 on Communication. Analysis and Retrospective of the Effects of the Pandemic on the Media Ecosystem; e2511)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Sentimentos sobre a vacina contra a covid-19: panorama colombiano no Twitter
  • Feelings towards COVID-19 Vaccination: Colombian Panorama on Twitter
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• Resumen
  • español

    El propósito de este documento consiste en analizar los sentimientos subyacentes en publicaciones de Twitter sobre la vacunación contra la covid-19. Para cumplir el objetivo, se extraen, mediante minería de datos, 38.034 publicaciones de esta red social y se aplican técnicas de Machine Learning, en concreto, análisis de sentimientos y análisis de redes, para identificar los sentimientos que expresan los usuarios de esta red social hacia la vacunación por covid-19. También se identifican las cuentas más importantes de Twitter en temas de vacunación. Los resultados sugieren que, en su mayoría, los sentimientos hacia las vacunas son negativos. El miedo y la ira, respectivamente, son las emociones más recurrentes en las opiniones de Twitter. Por otra parte, se identifica que las cuentas más relevantes pertenecen a medios de comunicación, políticos e influenciadores, los cuales se clasifican de acuerdo con los principales sentimientos respecto de la vacuna. Destaca la oposición al gobierno, con sentimientos de ira, y a medios de comunicación reconocidos, con emociones asociadas a la alegría.

  • português

    O objetivo deste artigo é analisar os sentimentos subjacentes em publicações do Twitter sobre a vacinação contra a covid-19. Para atingi-lo, são extraídas, mediante mineração de dados, 38.034 publicações dessa rede social e são aplicadas técnicas Machine Learning, em concreto, análise de sentimentos e análise de redes, para identificar os sentimentos que os usuários dessa rede expressam quanto à vacinação contra a covid-19. Também são identificadas as contas mais importantes do Twitter em temas de vacinação. Os resultados sugerem que, em sua maioria, os sentimentos sobre as vacinas sejam negativos. O medo e a ira, respectivamente, são as emoções mais recorrentes nas opiniões do Twitter. Por sua vez, é identificado que as contas mais relevantes pertencem a meios de comunicação, políticos e influenciadores, os quais são classificados de acordo com os principais sentimentos a respeito da vacina. Destaca-se a oposição ao governo, com sentimentos de ira, e a meios de comunicação reconhecidos, com emoções associadas à alegria.

  • English

    This document intends to analyze the sentiments underlying COVID-19 vaccination tweets. To achieve the objective, 38,034 publications from this social network are extracted through data mining, applying Machine Learning techniques, specifically sentiment analysis and network analysis, to identify the feelings expressed by Twitter users. We also identify the most relevant Twitter accounts on vaccination issues. The results suggest that feelings about vaccines are primarily negative; fear and anger, respectively, are the most recurring emotions in Twitter opinions. Moreover, we noted that the most relevant accounts belong to the media, politicians, and influencers, classified according to their feelings toward the vaccine. Opposition to the government with feelings of anger and opposition to recognized media with joyful emotions stand out.