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Por Manuel Cebral y Gabriela Sued
Artículo de divulgación científica

Aunque actualmente nos hemos adaptado a ella, la pandemia de COVID-19 ha comenzado como un evento crítico e imprevisto. Sus consecuencias han trascendido el momento: desde decisiones de salud pública hasta cambios en la producción económica que afectan el núcleo de la vida social e individual. Su irrupción rápida en el contexto mundial, el desconocimiento general de su evolución y los cambios radicales que ha introducido en la vida cotidiana de millones de personas incrementaron el consumo y la circulación de información en la fase inicial de la pandemia.

Las redes sociales han sido consideradas por el periodismo y la consultoría como la puerta de entrada a noticias emitidas por los medios tradicionales acerca de la pandemia. Sin embargo, los usos de Twitter se extienden más allá de ser una red intermediaria entre prensa y audiencia. En los inicios de la pandemia esta red de microblogging se ha constituido un espacio para la expresión de opiniones, ideas y sentimientos sobre asuntos de importancia global.

Por su rol central en la construcción de conversaciones y tendencias de opinión pública, Twitter es, entre las plataformas sociales, la más indicada para estudiar cómo la pandemia de COVID-19 ha sido significada socialmente. Este estudio se propone identificar los tópicos de mayor interés y los sentimientos asociados en la conversación pública al inicio de la pandemia de COVID 19 en Twitter en Iberoamérica.

Una narrativa de alarma

El estudio se llevó a cabo con herramientas de ciencia de datos, principalmente a través de los entornos provistos por el lenguaje R. El uso de software para recolectar, analizar y visualizar datos permitió realizar un análisis de datos masivos a lo largo de un periodo.

Para llevar a cabo el estudio, se recolectaron 231.375 tuits en español durante dos meses, a los que se aplicaron dos técnicas de análisis computacional del lenguaje: medición de frecuencia de palabras y análisis de sentimientos.

La primera técnica realiza el recuento de la frecuencia en que aparecen los términos en un conjunto de datos, permitió identificar los principales tópicos relativos a la COVID-19 eran los que ocupaban la expresión en Twitter. Como resultado se identificó una narrativa de alarma a partir de la alta frecuencia de términos como casos, muertos y pandemia. Esta se intensifica si se incluyen en este grupo palabras de significado cercano, como contagios, virus y fallecidos. Por el contrario, términos referidos a paliativos y medidas de salud, como cuarentena, salud, casa, médicos y medidas, tienen menor interés, tanto en frecuencia como en retuits.

En tercer lugar, destaca otro agrupamiento que refiere al coronavirus en términos más estructurales y generales, donde pueden agruparse gobierno, país, crisis y mundo, y que percibe la pandemia como un hecho disruptivo que abarca espacios públicos y privados, afectando directamente a las personas y a la gente. Entre estas tres diferentes posibilidades –una enfermedad que pone fin a la vida, un conjunto de medidas de salud para contenerla, y una situación mundial imprevista que afecta a todas las personas y territorios–, la primera recibe más circulación y adhesión.

Palabras más frecuentes

Sentimientos y sensaciones

Además de los recuentos de palabras, se realizó un análisis mediante clasificadores de carga de sentimientos aplicando un conjunto de diccionarios previamente elaborados, que adjudican a las palabras un indicador numérico de carga sentimental positiva o negativa.

Analizando semánticamente las palabras que más aportan en la puntuación, puede observarse que la carga negativa tiene que ver con un conjunto de reacciones ante la pandemia, que ha traído lucha, dolor, hastío, frustración, miedo, hambre, riesgo y muerte.

Todos estos sentimientos y sensaciones tienen prácticamente el doble de puntuación en la muestra que la semántica de las reacciones positivas, relacionada con el apoyo mutuo, la cooperación entre ciudadanos unidos, el agradecimiento a las instancias sanitarias y los anhelos de seguridad, libertad o amor que llegan a compartir los usuarios de la plataforma Twitter.

Si se analizan particularmente los tipos de sentimiento a través del tiempo, puede observarse cómo predominan valores altos en el sentimiento negativo de miedo, seguido de tristeza; sin embargo, con una valoración semejante, se encuentra la puntuación del sentimiento positivo de confianza, resultando el sentimiento positivo predominante en la muestra. A continuación, aparecen los sentimientos de enfado y expectación –negativo y positivo, respectivamente–.

Como puede observarse en el gráfico, la carga emocional estudiada a lo largo del tiempo baja ostensiblemente a mediados de abril, pero vuelve a subir, de manera aún más drástica, a finales de ese mismo mes, adquiriendo a principios de mayo los valores más altos, especialmente el sentimiento de miedo.

Las plataformas sociales desempeñan un papel activo en la construcción de tendencias de opinión, en la instalación de temas de agenda y, por consiguiente, en la promoción de sentimientos colectivos.

El gran calado emocional que se genera en las redes sociales es, probablemente, una de las mejores muestras de que estos mensajes afectan de manera no meramente informacional. La plataforma Twitter va más allá de ser un medio de reproducción de mensajes mediáticos a los que la opinión pública accede para su consulta, para ser un elemento central en la producción de interacciones que influyen en las opiniones públicas de usuarios ordinarios.

Los hallazgos de este estudio resultan de interés para el área de la comunicación para la salud, al mostrar un tipo de conversación pública en el que convergen diferentes narrativas públicamente disponibles sobre la pandemia. Si bien el análisis computacional sugiere que la narrativa ligada a casos, muertes y contagios es la más promovida y la que genera más sentimientos negativos, otras narrativas de cuidados, prevención y atención médica están presentes.

Este diagnóstico puede aprovecharse para insistir en la importancia de la presencia de líderes de opinión, instituciones de salud y autoridades en las redes sociales para difundir mensajes asociados con cuidados y prevención.

Autores

Manuel Cebral-Loureda (manuel.cebral@tec.mx) es Doctor en Filosofía y Maestro en Aprendizaje Estadístico y Minería de datos. Actualmente es profesor en el Tecnológico de Monterrey en la Escuela de Humanidades y Educación donde trabaja e investiga sobre temas relacionados con las humanidades digitales, el posthumanismo y la inteligencia artificial. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel C.

Gabriela Elisa Sued-Palmeiro (gabriela.sued@tec.mx) es Doctora en Estudios Humanísticos por el Tecnológico de Monterrey. Es investigadora postdoctoral en el Instituto de Investigaciones Sociales de la UNAM, y profesora en el Posgrado de Ciencias Políticas y Sociales de la misma universidad y en la maestría en Humanidades Digitales del Tecnológico de Monterrey. Es investigadora nacional, nivel 1. Sus temas de investigación son la cultura digital, las plataformas sociales y los métodos de investigación centrados en datos.

¿Quieres saber más?

Este artículo de divulgación está basado en el siguiente artículo académico, que recientemente fue indizado en la base de datos Scopus:

  • Cebral-Loureda, M., & Sued-Palmeiro, G. E. (2021). Los inicios de la pandemia de COVID19 en Twitter. Análisis computacional de la conversación pública en lengua española. Cuadernos.Info , (49), 1-25. https://doi.org/10.7764/cdi.49.27467

 

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