inicios de la pandemia de COVID19 en Twitter. Análisis computacional de la conversación pública en lengua española

Abstract

Cuando comenzó la pandemia de COVID 19, las plataformas sociales tuvieron un rol central en la producción y acceso a la  información. Este estudio identifica los tópicos de mayor interés y sus sentimientos asociados en Twitter en la conversación pública en lengua española en ese periodo. Asimismo, analiza el rol de Twitter como plataforma social involucrada en la conversación pública,  como medio para la autocomunicación de masas y para amplificar la voz de un conjunto reducido de actores de alta visibilidad. Se recolectaron 231.375 tuits en España y América Latina durante dos meses. Se midieron indicadores de frecuencia y sentimientos, y se agruparon términos para identificar tópicos y determinar el interés de los usuarios sobre estos, mediante métodos digitales y de lenguaje computacional en R. La frecuencia de los principales términos es dinámica a lo largo del período estudiado, lo que sugiere diferentes percepciones de la pandemia. Los tópicos principales refieren a conversaciones en torno a la cantidad de casos, muertos y contagiados, con prevalencia de sentimientos negativos. La muestra analizada corresponde a mensajes generados por usuarios comunes en su gran mayoría, pero una parte de ella ha sido amplificada a gran escala mediante retuits y marcas de favoritos.