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Una aproximación a los temas acerca de la COVID-19

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dc.creator Rosati, Germán
dc.creator Chazarreta, Adriana
dc.creator Domenech, Laia
dc.creator Maguire, Tomás
dc.date 2021-11-01
dc.date.accessioned 2023-03-13T14:36:10Z
dc.date.available 2023-03-13T14:36:10Z
dc.identifier https://revistasacademicas.unsam.edu.ar/index.php/papdetrab/article/view/1290
dc.identifier.uri https://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/172627
dc.description El presente trabajo intenta un primer acercamiento a los discursos construidos alrededor de la pandemia desatada en el año 2020. ¿Qué temas se encuentran asociados a la pandemia y a la COVID-19? ¿Cuáles son los más relevantes? ¿Cuál es su evolución temporal en los primeros momentos de la misma? Con este objetivo, se utilizará una fuente poco utilizada en ciencias sociales: los comentarios que los lectores de noticias digitales producen en los foros de los medios. A su vez, el trabajo se propone aportar elementos que permitan ponderar la utilidad de las técnicas de procesamiento de lenguaje natural para abordar este tipo de problemas en ciencias sociales. Para la construcción de los datos se utilizaron técnicas de web scraping y para su análisis se aplicaron algoritmos de procesamiento de lenguaje natural. Un hallazgo relevante se vincula a la aparente estabilidad en la evolución en el tiempo de los tópicos, independiente de la métrica utilizada y del diario analizado. 0
dc.description This work attempts a first approach to the discourses built around the pandemic unleashed in 2020. What issues are associated with the pandemic and COVID-19? Which are the most relevant? How do they change over time? To this end, the comments that digital news readers produce in media forums are used. Besides, the paper aims to provide elements about the usefulness of natural language processing techniques to address this type of problem in social sciences. For the construction of the data, web scraping techniques were used and natural language processing algorithms were applied. A relevant finding seems to be the apparent stability in the evolution of the papers over time, regardless of the metric used and the newspaper analyzed. en-US
dc.description El presente trabajo intenta un primer acercamiento a los discursos construidos alrededor de la pandemia desatada en el año 2020. ¿Qué temas se encuentran asociados a la pandemia y a la COVID-19? ¿Cuáles son los más relevantes? ¿Cuál es su evolución temporal en los primeros momentos de la misma? Con este objetivo, se utilizará una fuente poco utilizada en ciencias sociales: los comentarios que los lectores de noticias digitales producen en los foros de los medios. A su vez, el trabajo se propone aportar elementos que permitan ponderar la utilidad de las técnicas de procesamiento de lenguaje natural para abordar este tipo de problemas en ciencias sociales. Para la construcción de los datos se utilizaron técnicas de web scraping y para su análisis se aplicaron algoritmos de procesamiento de lenguaje natural. Un hallazgo relevante se vincula a la aparente estabilidad en la evolución en el tiempo de los tópicos, independiente de la métrica utilizada y del diario analizado. es-ES
dc.format application/pdf
dc.format text/html
dc.language spa
dc.publisher Universidad Nacional de San Martín es-ES
dc.relation https://revistasacademicas.unsam.edu.ar/index.php/papdetrab/article/view/1290/3215
dc.relation https://revistasacademicas.unsam.edu.ar/index.php/papdetrab/article/view/1290/3225
dc.source Papeles de Trabajo; Vol. 15 Núm. 28 (2021): Audiencias, públicos y usuarios/as. Nuevas prácticas e interacciones es-ES
dc.source 1851-2577
dc.subject comentarios en foros es-ES
dc.subject topic modeling; es-ES
dc.subject discursos es-ES
dc.subject pandemia es-ES
dc.subject COVID-19 es-ES
dc.subject procesamiento de lenguaje natural es-ES
dc.subject forum comments en-US
dc.subject topic modeling en-US
dc.subject discourses en-US
dc.subject pandemic en-US
dc.subject COVID-19 en-US
dc.subject natural language processing en-US
dc.title Una aproximación a los temas acerca de la COVID-19 0
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion


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