Narrativas digitales de la COVID-19 en Twitter: de los datos a la interpretación
DOI:
https://doi.org/10.24215/27187470e002Palabras clave:
Twitter, datos, narrativas, minería de datos, análisisResumen
El proyecto bilingüe Narrativas digitales de la COVID -19 (DHCovid) reúne a participantes de la Universi- dad de Miami (EE. UU.) y CONICET (Argentina). Tiene como objetivo analizar e interpretar datos (en inglés y español) sobre la pandemia global de SARS-CoV-2 procedentes de Twitter desde finales de abril de 2020 hasta mayo 2021, por medio de métodos y herramientas cuantitativos utilizados en el campo de las Humanidades Digitales. Se presentarán distintos métodos y herramientas empleados, desde plataformas simples de búsqueda y minería semi- automatizada a otras más complejas y humanamente semi-supervisadas. Asimismo, se describirá cómo se ha realizado la recopilación de tweets para estudiar narrativas y temas sobre la pandemia en diversas zonas de habla hispana (Argentina, México, Perú, Colombia, Ecuador, España); donde se haya el repositorio de datos de GitHub y Zenodo así como otras herramientas desarrolladas por el proyecto. Finalmente, se exhibirá lo trabajado con minería de datos, análisis de frecuencia de términos y concordancias, y topic modeling.
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Abdo, M. S., Alghonaim, A. S., y Essam, B. A. (2020). Public perception of COVID-19’s global health crisis on Twitter until 14 weeks after the outbreak. Digital Scholarship in the Humanities, fqaa037. https://~.com/fqaa037.pdf?~U
Aiden, E., Michel, J. B. (2013). Uncharted. Big Data as a Lens on Human Culture. Penguin Group.
Allés Torrent, S., del Rio Riande, G., Hernández, N., Bonnell, J., Song, D., y De León, R. (2020). Digital Narratives of Covid-19: a Twitter Dataset (Version 1.0) [Data set]. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3824950
Allyn, B. (2020). Researchers: Nearly Half of Accounts Tweeting About Coronavirus Are Likely Bots. NPR.Org, May 20, 2020. https://www.npr.org/~researchers-nearly-half-of-accountstweeting- about-coronavirus-are-likely-bots
Banda, J. M., Tekumalla, R., Wang, G., Yu, J., Liu, T., Ding, Y., Artemova, K., Tutubalina, E., y Chowell, G. (2021). A Large-Scale COVID-19 Twitter Chatter Dataset for Open Scientific Research - An International Collaboration [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/ZENODO.4460047
Chen, E., Lerman, K., y Ferrara, E. (2020). Tracking Social Media Discourse about the Covid-19 Pandemic: Development of a Public Coronavirus Twitter Data Set. JMIR Public Health and Surveillance, 6(2), e19273. https://doi.org/10.2196/19273
Grainge, P. (2011). Ephemeral Media: Transitory Screen Culture from Television to YouTube. British Film Institute.
Grandjean, M. (2016). A Social Network Analysis of Twitter: Mapping the Digital Humanities Community. Cogent Arts y Humanities, 3(1). https://doi.org/10.1080/23311983.2016.1171458
Jockers, M. L. (2013). Macroanalysis: Digital Methods y Literary History. University of Illinois Press.
Kerchner, D., y Wrubel, L. (2020). Coronavirus Tweet Ids [Data set]. Harvard Dataverse. https://doi.org/10.7910/DVN/LW0BTB
Lamsal, R. (2020). Coronavirus (COVID-19) Tweets Dataset [Data set]. IEEE. https://doi.org/10.21227/781w-ef42
Manovich, L. (2009). Cultural Analytics: Visualizing Cultural Patterns in the Era of ‘More Media’. http://manovich.net/index.php/projects/cultural-analytics-visualizing-cultural-patterns
Moretti, F. (2005). Distant Reading. London: Verso.
Quan-Haase, A., Martin, K., y McCay-Peet, L. (2015). Networks of Digital Humanities Scholars: The Informational and Social Uses and Gratifications of Twitter. Big Data y Society, 2(1). https://doi.org/10.1177/2053951715589417
Schofield, A., Magnusson, M., Thompson, L., y Mimno, D. (2017). Understanding text pre-processing for latent Dirichlet allocation. In Proceedings of the 15th conference of the European chapter of the Association for Computational Linguistics (Vol. 2, pp. 432-436). https://www.cs.cornell.edu/~xanda/winlp2017.pdf
Stefanidis, A., Vraga, E., Lamprianidis, G., Radzikowski, J., Delamater, P. L., Jacobsen, K. H., Pfoser, D., Croitoru, A., y Crooks, A. (2017). Zika in Twitter: Temporal Variations of Locations, Actors, and Concepts. JMIR Public Health and Surveillance, 3(2), e22. https://doi.org/10.2196/publichealth.6925
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