Mineria de Datos: Análisis de Sentimiento en Twitter basado en lexicones sobre el uso de dióxido de cloro para el tratamiento del COVID-19
COVID-19 según la Organización Mundial de Salud OMS es la “enfermedad 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 ellas se tiene al dióxido de cloro, se dice que, puede curar y prevenir el COVID-19 porque incrementa los niveles de oxígeno en la sangre; también expertos en la salud indicaron que es falso y, por el contrario, esta 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, si, 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 Tweets 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.
Mineria de Datos: Análisis de Sentimiento en Twitter basado en lexicones sobre el uso de dióxido de cloro para el tratamiento del COVID-19
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DOI: 10.22533/at.ed.31721622250710
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Palavras-chave: análisis de sentimiento, dióxido de cloro, Twitter, COVID-19
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Keywords: : sentiment analysis, chlorine dioxide, Twitter, COVID-19.
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Abstract:
COVID-19 according to the World Health Organization WHO is the “infectious disease caused by the coronavirus that has been discovered more recently, for the treatment of COVID-19 various products have been reported by different means, among them there is chlorine dioxide , it is said that it can cure and prevent COVID-19 because it increases oxygen levels in the blood; Health experts also indicated that it is false and, on the contrary, it can oxidize hemoglobin and trigger more health problems. The objective was to develop a data mining model on the Sentiment Analysis on Twitter based on lexicons on the use of chlorine dioxide for the treatment of COVID-19, for its development the CRISP-DM methodology was used, and the Orange Canvas tool. In the results it was obtained that the word chlorine dioxide is associated with the words, yes, take and Covid; On the other hand, the opinion of people in relation to chlorine dioxide with a tendency to negativity and neutrality, result in composite ratings, which means that 4500 Tweets of Twitter users have opinions of acceptance and rejection in varying proportions on chlorine dioxide treatment for COVID-19.
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Número de páginas: 11
- José Antonio Rojas Cusi
- Anthony Zevallos Rodríguez
- Carlos Yinmel Castro Buleje
- Enrique E. Condor Tinoco
