Modelo para el análisis de sentimientos del banco de encuestas con preguntas sobre coronavirus de la oms empleando principios de minería de textos

Abstract:

La presente investigación tiene la finalidad de elaborar un modelo de Análisis de Sentimientos de un Banco de 250 instrumentos de recolección de Datos sobre Coronavirus, mismo que es guardado como referencia en el sitio web oficial de la Organización Mundial de la Salud, OMS. Para esto se ha empleado fundamentos de Minería de Textos mediante la plataforma Open Source de Minería de Datos, Orange, construyendo un modelo que analiza el Corpus de documentos y genera diagramas de distribución de sentimientos según la herramienta Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner, VADER, y nube de palabras que ilustra el peso de las palabras según su frecuencia en el Corpus. Los resultados reflejan que las emociones Neutras son las que alcanzan valores más altos en todos los tipos de preguntas, las Negativas y Positivas guardan cierto patrón y alcanzan niveles medios en todos los tipos de preguntas, en tanto que las emociones Combinadas no tienen un patrón establecido, aunque son más frecuentes en preguntas relacionadas al Entorno, Conocimiento y Tratamiento de Salud de los posibles encuestados. Es de indicar que los tipos de preguntas son siete: Entorno, Exposición, Impacto, Conocimiento, Atención médica, Percepción y Miscelánea.

Año de publicación:

2020

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Fuente:

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