Análisis de la evolución de la opinión pública ante las vacunas de la covid-19 mediante análisis de sentimiento en Twitter

Abstract

En este trabajo se presenta un análisis de sentimiento para detectar la polaridad de la opinión pública respecto a la vacunación frente a la covid-19. A un conjunto de comentarios publicados en Twitter, en idioma español, recopilados durante un amplio periodo de tiempo, se aplican técnicas de procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje supervisado. El trabajo continúa con un análisis de la evolución de la polaridad en el tiempo. Por último, a partir de un conjunto de noticias recopiladas durante el mismo periodo, se estudia su influencia sobre el comportamiento de los usuarios de la red social.

This study presents a sentiment analysis to detect the polarity of the public’s opinion regarding vaccination against covid-19. Natural language processing techniques and supervised machine learning algorithms are applied to a set of tweets, in Spanish, compiled during a broad time frame. This was followed by an analysis of the evolution of the polarity throughout time. Lastly, news gathered during the same time span are studied to determine their influence over the social media’s users’ behaviour.