Análisis de Sentimientos y minería de texto a partir de datos de Twitter

Análisis de Sentimientos y minería de texto a partir de datos de Twitter referentes a la etapa previa de las elecciones presidenciales en Colombia 2022
Autores:
Sonia Jaramillo-Valbuena
Sergio Augusto Cardona Torres
Robinsón Pulgarín-Giraldo, Paìs: Colombia.
Resumen
El análisis de sentimiento es una herramienta computacional usada para comprender la percepción ciudadana acerca de un evento o producto, a partir del análisis de mensajes o audios que expresan emotividad. Las ciudades inteligentes utilizan esta técnica para extraer información y respaldar procesos de toma de decisiones inteligentes. En este contexto, el uso de las redes sociales se convierte en una importante herramienta para conocer y analizar las opiniones de las masas. En este trabajo se usa análisis de sentimientos con el objetivo de identificar la polaridad de lo expresado en tweets sobre la campaña presidencial colombiana, para cada uno de los 4 candidatos con mayor intención de voto, a saber: Gustavo Petro, Federico Gutiérrez, Sergio Fajardo y Rodolfo Hernández. Los resultados muestran que la despenalización del aborto hasta las 24 semanas de gestación, la eutanasia, la tenencia de armas y el fracking son los temas más mencionados. Asimismo, se observa que la mayoría de los tweets que hacen referencia al candidato Rodolfo Hernández tienen una polaridad positiva. Esto coincide con los resultados de la última encuesta realizada por Invamer, una semana antes de las elecciones.