Análisis de texto en Twitter para las elecciones a la Alcaldía de Bogotá 2019

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Autores

Marcela García-Guerrero https://orcid.org/0000-0001-9687-3348
Laura Sofía Aguirre-Peña https://orcid.org/0000-0002-4421-2158

Resumen

Una de las técnicas en el campo de la big data que se utiliza para indagar la relación de las personas con respecto a algún tema en específico es la minería de texto, que consiste en utilizar palabras o textos con el propósito de inferir análisis robustos de una situación. En el presente artículo se presenta un análisis de texto de las interacciones en Twitter por parte de los candidatos y seguidores en los últimos cuatro días de campaña a la Alcaldía de Bogotá 2019, con el fin de analizar el nivel de aceptación que tienen los seguidores frente a las publicaciones de los candidatos en torno a sus campañas en este periodo previo al ejercicio de votación. La técnica utilizada fue análisis de texto, para lo cual se extrajeron los trinos de los seguidores de los candidatos a la Alcaldía de Bogotá mediante el uso del software estadístico R-Studio y API. El resultado muestra cuatro gráficos correspondientes a la frecuencia de palabras de los seguidores de cada candidato. Se inicia con el candidato Miguel Uribe, seguido por el candidato Carlos Galán, luego el candidato Hollman Morris y, finalmente, la candidata Claudia López, de manera que se muestra cómo entre más diversidad de colores y el aumento del tamaño de las palabras mayor es la frecuencia en el uso de estas, lo que genera una mayor comunicación entre el candidato y los seguidores a fin de promover las campañas.


 

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Referencias

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