e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ Revista del Centro de Estudio y Desarrollo de la Amazonia , Vol. 11, No. 1, pp. 70–77, enero–junio 2021
Análisis de opinión sobre tuits del COVID-19 generados por usuarios
ecuatorianos
Opinion analysis of COVID-19 tweets generated by Ecuadorian users
John A. Torres A.
1,*
1
Carrera de Ingeniería en Sistemas/Computación,Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador
*
Autor para correspondencia: jatorresa@unl.edu.ec
Fecha de recepción del manuscrito: 19/05/2021 Fecha de aceptación del manuscrito: 23/06/2021 Fecha de publicación: 15/07/2021
Resumen—Actualmente, se generan millones de datos por medio de la red social Twitter. El análisis de estos datos es fundamental e
importante para examinar e investigar el conocimiento que se encuentra oculto entre estos. En este trabajo de investigación se realiza un
análisis de opinión de tuits generados en Ecuador que tienen relación con el COVID-19 en el año 2020. Para ello, se utilizó la metodología
Knowledge Discovery in Databases (KDD) para la gestión de los datos y para el descubrimiento de patrones ocultos en el conjunto
de datos que tiene un total de 149.077 tuits. Se utilizaron varias herramientas para el Procesamiento del Lenguaje Natural, tales como:
MeaningCloud, TextBlob, IBM Watson, Algoritmo Bayesiano (Creación Propia), Google Cloud Natural Language. Los clústeres generados
presentaron la siguiente polaridad: 84.044 tuits positivos, 52.451 tuits negativos y 12.582 tuits neutros.
Palabras clave—Análisis de opinión, KDD, Minería de texto, Procesamiento del Lenguaje Natural.
Abstract—Currently, millions of data are generated through the social network Twitter. The analysis of this data is fundamental and
important to examine and investigate the knowledge that is hidden among them. In this research work, an opinion analysis of tweets
generated in Ecuador related to COVID-19 in the year 2020 is carried out. For this purpose, the Knowledge Discovery in Databases (KDD)
methodology was used for data management and for the discovery of hidden patterns in the dataset that has a total of 149,077 tweets. Several
tools were used for Natural Language Processing, such as MeaningCloud, TextBlob, IBM Watson, Bayesian Algorithm (Own Creation),
Google Cloud Natural Language. The generated clusters presented the following polarity: 84,044 positive tweets, 52,451 negative tweets
and 12,582 neutral tweets.
Keywords—Opinion Analysis, KDD, Text mining, Processing Natural Language.
INTRODUCCIÓN
L
a cantidad de datos producidos en la actualidad a nivel
global es muy alta. Empresas, gobiernos, universida-
des y en general todas las organizaciones las producen a
gran escala relacionados con sus actividades (Romero-Vega
et al. 2021). Dichos datos se recopilan en grandes reposito-
rios, principalmente en bases relacionales que permiten el
almacenamiento de la información (Méndez et al., 2018).
Los datos se encuentran almacenados en diferentes reposi-
torios o en la nube, es decir, se encuentran a la espera de ser
analizados por la comunidad científica o por personas de la
academia que tengan como necesidad el descubrimiento del
conocimiento oculto entre los datos (Aldana et al., 2018). La
red social Twitter cuenta con una gran cantidad de usuarios
y durante la pandemia del COVID-19 se han generado
un gran número de tuits. Sin embargo, esta situación ha
generado la aparición de comentarios con información de
contenido dudoso, lo cual provoca diferentes emociones en
la audiencia. En cuanto a la propagación de este contenido
se puede evidenciar que los textos contienen opiniones de
diferente polaridad. Particularmente en Ecuador, los tuits
relacionados con el COVID-19 generan controversia entre
los usuarios y las opiniones emitidas causan diferentes
reacciones en la red (Álvarez et al., 2020).
Este articulo presenta un análisis de opinión con respecto
a tuits generados por causa del COVID-19. Los datos ana-
lizados fueron datos no estructurados (texto) y se delimitan
a presentarse en idioma español. El objetivo de este trabajo
fue descubrir patrones en los tuits utilizando técnicas de
procesamiento de lenguaje natural y obtener resultados que
permitan realizar un análisis de lo que opinan las personas
sobre este tema (Alonso et al., 2018). Este análisis de datos
fue realizado únicamente para tuits que tenían como origen
el país de Ecuador en los meses comprendidos entre abril
del 2020 y noviembre del 2020.
70
ANÁLISIS DE OPINIÓN SOBRE TUITS DEL COVID-19 TORRES A.
Errecalde y otros (Errecalde et al., 2017), recalcan la ne-
cesidad de analizar el material disponible en estos medios
sociales con el propósito de conocer la personalidad, relacio-
nes interpersonales y la situación social de las personas. En
concordancia con la investigación de (Morales et al., 2016),
existe la necesidad de hacer minería de opinión en Twitter
porque permite cuantificar el interés y la opinión de los usua-
rios sobre un tema o caso de estudio específico. El resto del
artículo está organizado de la siguiente manera. La Sección II
describe el equipo y el software utilizados en la investigación
y la metodología aplicada en cada etapa del proceso KDD.
La Sección III presenta hallazgos basados en la metodología
utilizada. La discusión y la importancia de las contribucio-
nes a la ciencia se presentan en la Sección IV. En la Sección
V, se presentan las conclusiones obtenidas del trabajo rea-
lizado. La Sección VI, presenta el debido reconocimiento a
las personas que aportaron significativamente al desarrollo
de la investigación. El financiamiento del trabajo realizado
se menciona en la Sección VII. Finalmente, la Sección VIII
muestra las fuentes bibliográficas que sustentan académica-
mente el trabajo realizado.
MATERIALES Y MÉTODOS
Para realizar el trabajo de análisis de opinión se tomó
como referencia la Metodología KDD que plantea las si-
guientes etapas: selección de los datos, preprocesamiento de
datos, transformación de datos, minería de datos e interpreta-
ción de datos. Los lenguajes de programación seleccionados
fueron R (IDE RStudio) y Python (IDE Jupyter) para cum-
plir con las etapas de minería e interpretación de los datos.
También, se escogió la herramienta OpenRefine para llevar
a cabo las etapas de preprocesamiento y transformación de
los datos.
En la etapa de selección de los datos se estableció los
criterios de búsqueda y selección para obtener un Dataset
acorde al objeto de estudio. En primera instancia, se usó
el Api Rest gratuita de Twitter por medio del Lenguaje
R, en donde, se logró obtener 3.479 tuits. Posteriormente,
se utilizó el motor de búsqueda de Google (Data Search)
y se logró obtener un Dataset proporcionado por: Digital
Narratives of COVID-19 de la Universidad Miami (EEUU)
en colaboración con el Consejo Nacional de Investigaciones
Científicas y Técnicas de Argentina (CONICET); este
Dataset contiene 206.174 tuits el cual fue seleccionado
debido al volumen y calidad que presenta.
Para las etapas de procesamiento y transformación de
los datos se utilizó la herramienta OpenRefine, en donde,
se aplicaron criterios de limpieza, reducción y clustering
de datos. En los criterios de limpieza se eliminó símbolos,
números y patrones (URL) además, se realizó conversiones
básicas como: mayúsculas a minúsculas, palabras con tilde
a sin tilde y unificación de espacios. En la reducción de
los datos de eliminó los tuits que presentaban duplicidad.
Finalmente, se aplicó facetas propias de la herramienta para
obtener los múltiples clustering con la finalidad de unificar
los datos en base a sus lexemas.
En la etapa de minería de datos se realizó la codificación
de un algoritmo bayesiano, por ello, se utilizó el IDE
RStudio para detallar el funcionamiento del algoritmo y
presentar la configuración utilizada. Se utilizó como fuente
de conocimiento la unificación de los lexicones iSol, ML-
SentiCon y Tass con la finalidad de optimizar los resultados.
Como paso final de esta etapa el algoritmo fue validado
por medio de una comparativa de herramientas similares,
asimismo, validado por medio de la Matriz de Confusión y
la curva ROC.
Finalmente, en la etapa de interpretación de datos se uti-
lizó el IDE Jupyter para visualizar los clustering generados
en la etapa anterior. Los gráficos estadísticos generados se
relacionan con la Frecuencia de palabras, Nube de palabras,
Dispersión y Regresión Lineal, Parcela de cajas y Reglas de
asociación.
A continuación, la Figura 1 presenta el trabajo realizado
en cada etapa de la metodología KDD y la secuencia inge-
nieril que se utilizó para cumplir con el objetivo planteado
en la investigación.
Fig. 1: Metodología utilizada en la investigación para encontrar el
conocimiento oculto (Dataset).
RESULTADOS
Fase 1: Selección de los datos
En esta fase se hizo uso del API REST TWITTER,
una API de consumo gratuito que permite obtener tuits de
acuerdo a etiquetas de hashtag “COVID19 and Ecuador”.
Realizada la consulta y obtenido el Dataset se observó que la
información se limita a presentar opiniones generadas hace
ocho días; es decir, no es permitido acceder a tuits que fueron
generados en fechas anteirores. Por ello, el Dataset obtenido
por medio de este proceso, no fue utilizado en el desarrollo
de la investigación. Debido al objeto de estudio que se da en
meses anteriores, en donde, se generó abundantes tuits con
los primeros casos de COVID-19 en Ecuador.
Se hizo uso del motor de búsqueda proporcionado por
Google (Data Search) que se dedica específicamente a pro-
veer Dataset de diversos campos de investigación, en efecto,
se encontró un repositorio digital denominado “Digital
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CEDAMAZ Revista del Centro de Estudio y Desarrollo de la Amazonia , Vol. 11, No. 1, pp. 70–77, enero–junio 2021
Narratives of COVID-19
1
” que cumple con los criterios
de búsqueda (Idioma: español, Localización: Ecuador) y
criterios de selección (Objeto de estudio: COVID-19, Tipo
de dato: texto).
Digital Narratives of COVID-19
2
es un proyecto plan-
teado por la Universidad Miami (EEUU) en colaboración
con el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y
Técnicas de Argentina (CONICET). A continuación, la
Figura 2 presenta un Dashboard en donde se observa de
forma general el volumen de los datos generados en relación
con los meses.
El Dataset obtenido presenta el registro histórico de los
datos que equivale a los meses de: abril - noviembre del año
2020. Es decir, los Dataset descargados son idóneos para el
trabajo de investigación.
Situándonos específicamente en Ecuador, la cuarentena
inició el 12 de marzo del 2020 y es conveniente analizar
los datos que se aproximen lo máximo posible a los meses
en donde se evidenció mayor volumen. Por otra parte, de
acuerdo a la Figura 2 el Dataset creado evidencia un total de
206.174 tuits con un tamaño de 32.8 MB, por esta razón, fue
seleccionado para este trabajo de investigación.
Fase 2: Preprocesamiento de los datos
En esta etapa se realizó la limpieza de los datos por medio
de operaciones de eliminación y conversión. El objetivo de
esta etapa es tratar de limpiar los datos que contienen ruido.
Es decir, trata de suprimir aquellos datos que se encuentran
distantes del rango de valores esperados, contienen errores
humanos o son irrelevantes de acuerdo con el objeto de
estudio. En el siguiente apartado, se presenta los criterios de
limpieza que se aplicó al Dataset.
Para emplear los criterios de limpieza se utilizó la herra-
mienta OpenRefine y se hizo uso de la función Transfor-
maciones Comunes y Transformar para eliminar símbolos,
números y patrones que no eran significantes en el estudio.
Además, se realizó sustituciones básicas a nivel léxico, por
ejemplo: conversiones de mayúsculas a minúsculas, exclu-
sión de tildes y unificación de espacios consecutivos.
Fase 3: Transformación de los datos
En esta etapa se realizó la reducción de los datos por
medio de operaciones de duplicidad de los datos y faceta de
texto (clustering). El objetivo de esta etapa fue de reducir
los datos que contienen duplicidad de acuerdo a las filas.
Asimismo, se trató de consolidar los datos de acuerdo a las
columnas.
La herramienta seleccionada (OpenRefine) sirvió para
limpiar o reducir el Dataset, en este caso, se utilizó el menú
de faceta personalizada para aplicar la faceta por duplicados.
Esta faceta permitió eliminar aquellos registros duplicados
1
DIGITAL NARRATIVES
2
COVID-19
Tabla 1: Método y algoritmos utilizados para la lematización.
Método Función Configuración
Colisión
de llaves
Huella
digital
Patrón llave
Colisión
de llaves
Huella del
n-grama
Tamaño del
n-grama 2-6
Colisión
de llaves
Metaphone3 Patrón llave
Colisión
de llaves
Cologne-phonetic Patrón llave
Colisión
de llaves
Daitch-Mokotoff Patrón llave
Colisión
de llaves
Beider-Morse Patrón llave
Vecino más
cercano
Levenshtein
Radio (1.0)
Bloque (1-6)
Vecino más
cercano
Ppm
Radio (1.0)
Bloque (1-6)
(retuits) de acuerdo a las filas. De esta manera, se pretende
omitir un análisis de datos de tuits generados por posibles
BOTS.
El resultado que se obtuvo fue de 149.077 filas únicas y
de 57.097 filas duplicadas, es decir, el Dataset se redujo en
un 28% de acuerdo a las filas. Sin embargo, fué necesario
consolidar la base de datos de acuerdo a las columnas por lo
que se utilizó la faceta de texto para aplicar los criterios de
clustering.
Es importante mencionar que después de haber aplicado
la limpieza anterior al Dataset se procedió a dividir en varias
columnas el área de trabajo. Con la finalidad de utilizar la
función Faceta de texto que permite agrupar las palabras de
acuerdo a su frecuencia. Por ello, es posible consolidar los
datos con un enfoque agrupación por lexemas y de correc-
ción ortográfica conforme con los clustering encontrados. A
continuación, la Tabla 1 presenta los métodos y algoritmos
propios de la herramienta OpenRefine que se utilizaron para
realizar el trabajo de lematización.
Fase 4: Minería de datos
En esta etapa se codificó un Algoritmo Bayesiano y algu-
nos recursos que se encuentran disponibles para clasificar
opiniones en el idioma español. En consecuencia, se realizó
un diseño muestral del Dataset previamente procesado con el
objetivo de realizar el estudio en el menor tiempo posible. La
muestra estadística calculada es una parte o una porción del
Dataset que permitió conocer la calidad de la clasificación
realizada; la mencionada muestra fue contrastada con los
resultados obtenidos de recursos o herramientas similares
que permiten clasificar las opiniones.
Para calcular el tamaño de la muestra, se utilizó la
siguiente fórmula
3
:
3
Minería de Datos
72
ANÁLISIS DE OPINIÓN SOBRE TUITS DEL COVID-19 TORRES A.
Fig. 2: Dashboard (Volumen de datos vs Meses).
n =
(Z
2
pqN)
(Ze
2
+ Z
2
pq)
Es importante resaltar que una vez que se obtenida la
muestra (138 objetos) se contó con la ayuda de un Especia-
lista en Lengua y Literatura para una clasificación manual de
las opiniones. Esto se estableció como primera instancia para
realizar un análisis comparativo con los resultados obtenidos
del Algoritmo Bayesiano y demás recursos utilizados. La
muestra en este caso se la obtuvo del resultado obtenido en
la implementación del algoritmo, por esta razón, la muestra
utilizada se encuentra previamente etiquetada y balanceada
según la polaridad del sentimiento.
La Tabla 2 detalla los resultados cuantitativos que se obtu-
vo de las diferentes herramientas que permitieron clasificar
las opiniones con respecto a su polaridad sentimental.
De acuerdo a la ISO 19157
4
, una de las medidas para
asegurar la calidad de los datos es la conocida matriz de
confusión y la curva ROC; son tablas de contingencia que
sirven como herramientas de estadística para el análisis
de observaciones emparejadas; adicionalmente ofrece una
visión completa de la distribución de los aciertos y errores
entre clases (Cumbicus et al., 2019).
La Figura 3 presenta la matriz de confusión que se obtuvo
de acuerdo al contraste realizado entre la clasificación
manual (human evaluation) realizada por el Especialista
(columnas) y el desempeño del Algoritmo Bayesiano (filas).
Los resultados obtenidos muestran lo siguiente: la métrica
Recall o sensibilidad, evidencia que aproximadamente el
80% de los casos positivos fueron correctos. La métrica
Precisión, muestra de forma abstracta un bajo coeficiente
de dispersión de los datos, en consecuencia, presenta un
porcentaje alto de 94% de precisión. La métrica Accuracy o
exactitud, señala que en un 70% de los casos probables es
posible que se obtenga una clasificación correcta. Por ello,
se logró determinar que el Algoritmo Bayesiano (Creación
Propia) es un modelo confiable.
La Figura 4 muestra la curva ROC que se basa en la
comparación de los dos modelos de clasificación: Algoritmo
4
ISO 19157
Fig. 3: Matriz de confusión – Validación del algoritmo
Bayesiano y Especialista (human evaluation).
Esta Figura en particular, especifica el intervalo de con-
fianza que se promedia en 77,5% con un rango de alcance
entre: 67,8% y 87,2%, lo cual, determina que es un modelo
aceptable.
Fase 5: Interpretación de datos
El algoritmo de acuerdo a la validación realizada se sitúa
como mejor tercero en comparativa con otras herramientas
para el PLN como son: Google Cloud Natural Language,
IBM Watson, MeaningCloud, Textblob entre otros. Adicio-
nalmente, conforme a la matriz de confusión presenta un
94% de Precisión, 80% de Recall o Sensitivity y demás
métricas estadísticas, asimismo, acorde con la curva ROC
muestra un intervalo de confianza que se promedia en
77,5%. Por estas razones, se argumenta que el modelo es
confiable y los resultados evidenciados de igual forma.
Se seleccionó la herramienta IDE Jupyter (Python) y
RStudio (R), con el objetivo de visualizar de mejor manera
los clústeres y descubrir patrones que a simple vista no se
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Tabla 2: Contraste de los resultados obtenidos con respecto a los múltiples recursos utilizados.
Herramienta Descripción Pos Neg Neu Cal
Human Evaluation Profesional en Lengua y Literatura 52 54 32 10
MeaningCloud Aplicación web con API REST 46 60 32 9,63
Algoritmo Bayesiano Diseño y codificación propios de autor 46 46 46 9,12
TextBlob Librería 48 37 53 8,71
IBM Watson API REST 20 61 57 7,96
LexalTics Aplicación web con API REST 23 46 69 7,63
Orange-multilingual Software libre 28 39 71 7,53
Google Cloud Natural Language API REST 46 13 79 7,06
ParallelDots API REST 22 11 105 5,41
TheySay API REST 19 13 106 5,36
NLTK Librería 4 25 109 5,16
CoreNLP API REST 1 18 119 4,52
Sentiment140 Aplicación web con API REST 1 5 132 3,72
Fig. 4: Curva ROC – Validación del algoritmo
pueden apreciar. De esta manera, se descubrió el conoci-
miento que se encuentra inmerso en el conglomerado de
datos.
La Figura 5 presenta el Histograma de acuerdo a la catego-
ría Mejor Ajuste (Resultado Final) del Algoritmo Bayesiano.
En la barra verde (Positivo): 84.044 tuits, barra naranja (Ne-
gativo): 52.451 tuits y en barra azul (Neutro): 12.582 tuits.
Fig. 5: Histograma de los clústeres generados
Análisis clúster positivo
La Figura 6 presenta la reconocida nube de palabras y la
frecuencia de palabras (Clúster Positivo). Estas graficas se
encuentran estrechamente relacionadas y exponen de forma
simple los patrones en cuanto a las palabras más usadas para
referirse al COVID-19. Además, se observa la exclusión de
la palabra “COVID” porque es obvio en el campo de estudio
analizado. Sin embargo, para asegurar la relación de las
palabras e inferir en el conocimiento de forma técnica, más
adelante, se presenta la Figura de Reglas de Asociación con
sus respectivas premisas.
Fig. 6: Nube de palabras y frecuencia de palabras (Clúster
Positivo)
La Figura 7 presenta las reglas de asociación (Apriori)
generadas con una confianza del 90% y un soporte de 0.009.
Finalmente, de acuerdo con la Figura anterior se puede
inferir las premisas más relevantes que son las siguientes:
Pruebas Rápidas para el COVID, Personal de Salud por
COVID, Pruebas de Salud por COVID, Atención a Casos
por COVID, Frente al COVID, Prevención para COVID,
Propagación del COVID, Contra COVID, Pacientes por
COVID, Gracias COVID, Evitar el COVID, Pcr COVID y
Quédate en casa por COVID.
Análisis clúster negativo
La Figura 8 presenta la conocida nube de palabras y la
frecuencia de palabras con respecto al clúster Negativo.
74
ANÁLISIS DE OPINIÓN SOBRE TUITS DEL COVID-19 TORRES A.
Fig. 7: Reglas de asociación (Clúster Positivo)
Fig. 8: Reglas de asociación (Clúster Negativo)
Posteriormente, la Figura 9 presenta las reglas de asocia-
ción que se obtuvo con una confianza del 90% y un soporte
de 0.009.
Para finalizar, de acuerdo con la Figura anterior se
puede inferir las premisas más importantes conforme a la
relación apriori que existe entre las palabras, a continuación,
se presentan las siguientes: Positivo para COVID, Caso
confirmado por COVID, Corrupción por COVID, Miedo del
COVID, Síntomas de COVID, Vacuna Contra el COVID,
Muerte por COVID, Enfermedad por COVID, Lucha Contra
el COVID, Cuarentena por COVID, Crisis por COVID y
Gobierno del COVID.
Análisis clúster neutro
En este clúster se evidenció opiniones tanto positivas
como negativas, es decir, son opiniones que el Algoritmo
Bayesiano matemáticamente clasificó como neutrales de-
bido al balance realizado con respecto a los diccionarios
utilizados (iSOL
5
, ML-SentiCon
6
, TASS
7
). Además, se
evidenció patrones de sarcasmo y doble negatividad por
5
iSOL
6
ML-SentiCon
7
TASS
Fig. 9: Reglas de asociación (Clúster Negativo)
lo que indica que el algoritmo en este sentido presentó
dificultades para clasificar en su polaridad respectiva. Por
ello, se considera que un análisis con respecto a la nube de
palabras, frecuencia de palabras y reglas de asociación es
irrelevante.
Finalmente, en el siguiente enlace electrónico
8
se
comparte el código fuente desarrollado en lenguaje R y
Python. Además, se encuentran los Dataset referentes al
objeto de estudio (Tweets) y el tratamiento de dichos da-
tos con respecto a la metodología KDD (resultados obtenidos
DISCUSIÓN
De acuerdo con la etapa de selección de datos, los datos
que se obtuvieron fueron proporcionados por la Universi-
dad de Miami en participación con el Consejo Nacional
de Investigadores Científicos y Técnicos de Argentina
(CONICET) lo que otorga confianza y calidad al Dataset.
Por otra parte, hay algunas alternativas para obtener tuits
de la red social Twitter, por ejemplo, la librería gratuita
Textblob proporcionada por Python; permite acceder a este
tipo de datos y realizar estos tipos de trabajos relacionadas
a la minería de opinión. Sin embargo, se seleccionó este
último Dataset debido a la confiabilidad académica de su
procedencia y al acceso gratuito de los datos.
En la etapa de preprocesamiento de los datos se aplicó
criterios de limpieza, por ejemplo, eliminación de números,
símbolos y patrones que no aportan de forma significativa
en materia de analítica de opinión. Este procedimiento no
presentó ninguna dificultad, puesto que, los Dataset que se
descargó en la etapa anterior exponen una pre-limpieza. Es
decir, se observó que los tuits contenían caracteres alfanu-
méricos y que la mayoría de emoticones fueron omitidos
8
Repositorio Web
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previamente, no obstante, aquellos emoticones restantes
fueron reemplazados por su respectivo identificador.
En la etapa de transformación de los datos se aplicó
criterios de reducción y de clustering. En relación con la
reducción, se suprimió aquellos datos que se encontraban
duplicados y se conservó una sola muestra, por lo cual, se
redujo la base de datos a 149.077 tuits. Adicionalmente, con
respecto al clustering se aplicó homogeneidad a los datos por
medio de facetas de texto; dichas facetas utilizan técnicas
propias de Inteligencia Artificial, por ejemplo, colisión de
llaves y vecino más cercano. En consecuencia, se logró
lematizar la base de datos y mejorar su calidad.
No obstante, en la actualidad existen diversas herra-
mientas que permiten realizar el trabajo de la limpieza de
los datos, tales como: Python, R, Orange, Tanagra, Rapid
Minner, ROctave, Scavis entre otros. Sin embargo, se se-
leccionó OpenRefine debido a la interfaz gráfica (sencillez)
que presenta para manipular los datos y permite utilizar el
lenguaje de programación Python para la limpieza, además,
existe una extensa documentación para utilizar la herramien-
ta OpenRefine y Python. En la etapa de minería de datos
se extrajo una muestra del conglomerado de datos con el
objetivo de contrastar los resultados con otras herramientas
que realizan el trabajo de análisis de opinión y con una
clasificación manual realizada por un experto. En efecto, el
algoritmo propuesto se ubicó en tercer lugar después de la
revisión manual y de la herramienta MeneaningCloud.
El modelo propuesto fue validado por medio de la matriz
de confusión y por la curva ROC por este motivo, las métri-
cas estadísticas evidencian una Precisión del 94%, Recall
de 80% y una media de intervalo de confianza calculada
en 77.5%. Se puede concluir que el modelo es confiable
de acuerdo con los resultados analizados, pero carece de
memoria con respecto a la técnica utilizada (Naive Bayes),
por tal motivo, técnicas como Aprendizaje Automático o Re-
des Neuronales pueden presentar a futuro mejores resultados.
Finalmente, en la etapa de interpretación de los datos se
utilizó la herramienta Jupyter para analizar los clústeres
generados (positivo, negativo y neutro) y se realizó gráficos
con el objetivo de inferir en el conocimiento oculto, por
ejemplo, Correlación y dispersión lineal, Frecuencia de
palabras, Nube de palabras, Parcela de cajas y Reglas de
asociación. Sin embargo, cuestionando el avance de la
ciencia de los datos en materia de análisis de sentimiento,
se observa que el progreso es limitado en el manejo del
idioma español debido a su complejidad. Puesto que, a
nivel sintáctico la mayoría de herramientas que existen
actualmente no presentan resultados similares, por otra
parte, a nivel semántico y pragmático se espera proporcionar
posibles soluciones a futuro.
CONCLUSIONES
La herramienta Google Data Search, permitió obtener un
conjunto de datos de excelente calidad para llevar a cabo
el análisis de opinión. Gracias a él se logró encontrar de
forma organizada y gratuita diversos conjuntos de datos
sobre diversos temas de interés colectivo (COVID-19). Entre
estos se pueden mencionar datos gubernamentales, datos
de organizaciones de noticias o instituciones universitarias
como Harvard, Miami y el MIT, entre otros.
De acuerdo con las etapas de preprocesamiento de los
datos y transformación de los datos (KDD). La herramienta
OpenRefine ayudó a limpiar la base de datos en forma
sencilla y visual, además, permitió aplicar los criterios de
duplicidad de los datos disminuyendo el tamaño de la misma
en un 27,69%. Así mismo, ayudó con la aplicación de
los criterios de clustering para unificar la base de datos en
conformidad con la lematización.
El Algoritmo Naive Bayes propuesto presentó los mejores
resultados con la siguiente configuración: probabilidad
previa (1.0), probabilidad débil (1.0) y probabilidad fuerte
(0.5), la cual, clasificó los tuits de la siguiente manera:
84.044(positivo), 52.451(negativo) y 12.582 (neutro). El
algoritmo se delimita a su capacidad de clasificar debido
a su simplicidad, por lo que, carece de recuerdo. En con-
secuencia, para inferir de mejor manera la polaridad de
las opiniones se utilizó como fuente de conocimiento los
lexicones Isol, ML-SentiCon y Tass.
El modelo bayesiano expuesto fue validado por medio de
la Matriz de Confusión y por la curva ROC por esta razón,
las métricas estadísticas evidencian una Precisión del 94%,
Recall de 80% y un intervalo de confianza comprendido
entre 67.8% y 87.2%. Adicionalmente, se obtuvo una
muestra del Dataset en general con el objetivo de comparar
los resultados con otras herramientas similares, por ejemplo,
clasificación manual (human evaluation), MeneaningCloud,
Textblob, Google Cloud Natural Language, IBM Watson,
CoreNLP, NLTK entre otras más. Por esta razón, el al-
goritmo se posesionó en tercer lugar con una calificación
equivalente a 9,12/10 puntos.
AGRADECIMIENTOS
Agradezco al Licdo. José Manuel Padilla Puchaciela por
su guía y ayuda durante esta investigación en calidad de ex-
perto (Profesional en Lengua y Literatura – Postgrado en
Edición de medio impresos).
CONTRIBUCIONES DE LOS AUTORES
Conceptualización JT, Curación de datos JT, Análisis for-
mal JT, Investigación JT, Metodología JT, Redacción - borra-
dor original JT, Redacción - revisión y edición JT.
FINANCIAMIENTO
El presente estudio fue financiado por el autor y la Univer-
sidad Nacional de Loja, bajo resolución 250-2021-DI-UNL.
REFERENCIAS
Aldana, H. S. M., Rivas, J. D. C., Hidalgo, J. M. V. (2018).
Big Data, el futuro de las predicciones certeras. Revista
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ANÁLISIS DE OPINIÓN SOBRE TUITS DEL COVID-19 TORRES A.
Avenir, 2(2), 10-16.
Alonso-Arévalo, J., Vázquez Vázquez, M. (2016). Big
Data: la próxima gran cosa en la gestión de la información.
Álvarez Sarmiento, K. L. (2020). Investigación y análisis
de herramientas para extracción de Tweets sobre COVID19
focalizadas en RStudio y Python que permitan crear una
base de datos relacional (Doctoral dissertation, Universidad
de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas.
Carrera de Ingeniería en Networking y Telecomunicaciones).
Anual P. Aplicación del proceso de descubrimiento del cono-
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