Mineria de Datos: Análisis de Sentimiento en Twitter basado en lexicones sobre el uso de dióxido de cloro para el tratamiento del COVID-19

Autor: Carlos Yinmel Castro-Buleje, José Antonio Rojas-Cusi, Enrique Edgardo Condor-Tinoco, Anthony Zevallos-Rodríguez
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Repositorio Institucional-Ulima
Universidad de Lima
ISSN: 2764-1317
DOI: 10.22533/at.ed.31721622250710
Popis: El COVID-19, según la Organización Mundial de Salud (OMS), es la “enferme dad infecciosa causada por el coronavirus que se ha descubierto más recientemente”. Para el tratamiento del COVID-19 se han informado por diferentes medios diversos productos, entre ellos se tiene al dióxido de cloro; se dice que puede curar y prevenir el COVID-19 porque incre menta los niveles de oxígeno en la sangre; también expertos en la salud indicaron que es falso y, por el contrario, esta sustancia puede oxidar la hemoglobina y desencadenar más problemas de salud. Se planteó el objetivo de desarrollar un modelo de minería de datos sobre el análisis de sentimiento en Twitter basado en lexicones sobre el uso de dióxido de cloro para el tratamiento del COVID-19, para su desarrollo se usó la metodología CRISP-DM y la herramienta Orange Canvas. En los resultados se obtuvo que la palabra dióxido de cloro está asociada a las palabras sí, tomar y COVID; por otro lado, la opinión de las personas en relación al dióxido de cloro, con tendencia a negatividad y neutralidad, dan como resultado calificaciones compuestas, lo que significa que 4500 tuits de los usuarios de Twitter tienen opiniones de neutralidad y rechazo en distintas proporciones sobre el tratamiento del dióxido de cloro para el COVID-19. According to the World Health Organization (WHO), COVID-19 “is an infec tious disease caused by a newly discovered coronavirus.” Different media have recommended diverse treatments for COVID-19 including chlorine dioxide, which is said to cure and prevent COVID-19 because it increases oxygen levels in the blood. Health experts declared that such information was false and, on the contrary, it could cause hemoglobin oxidation and trigger more health problems. This research aimed to develop a data mining model on a lexicon-based sentiment analysis on Twitter concerning the use of chlorine dioxide for COVID-19 treatment, using the CRISP-DM methodology and the Orange Canvas tool. The results showed that the word chlorine dioxide is associated with the words yes, take and COVID. On the other hand, people’s opinion regarding chlorine dioxide tended to be nega tive and neutral, and resulted in mixed ratings. This means that the 4,500 tweets analyzed in the research either accepted or rejected chlorine dioxide for COVID-19 treatment in different proportions.
Databáze: OpenAIRE
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