Análisis de sentimientos en twitter sobre aprendizaje móvil
El aprendizaje móvil (m-learning) genera reacciones encontradas entre expertos en educación y organismos orientadores y reguladores de esta. Espacios como Twitter son escenario de discusiones y propuestas sobre m-learning, lo que requiere identificar las tendencias de los temas de interés, la polari...
- Autores:
-
Gil Ramírez, Hernán
Guilleumas García, Rosa María
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.utp.edu.co:11059/14492
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/14492
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- Palabra clave:
- 370 - Educación::374 - Educación de adultos
Análisis de redes sociales
Análisis de sentimientos
Twitter
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- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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El aprendizaje móvil (m-learning) genera reacciones encontradas entre expertos en educación y organismos orientadores y reguladores de esta. Espacios como Twitter son escenario de discusiones y propuestas sobre m-learning, lo que requiere identificar las tendencias de los temas de interés, la polaridad y los usuarios potencialmente más influyentes en estas publicaciones. A partir de la revisión sistemática de literatura realizada en Scopus y Web of Science se identificaron 21 documentos sobre análisis de sentimiento en Twitter, de los cuales solo el 10% trataba sobre m-learning. Un proceso de monitorización pudo permitir la identificación de tendencias en los temas de interés, la polaridad y los usuarios potencialmente más influyentes en las publicaciones sobre m-learning en Twitter. Usando la API Rest de Twitter se importaron 27.668 tuits entre el 28/09/2019 y el 28/12/2019. Se procesaron mediante análisis de redes sociales, minería de texto y análisis de sentimientos, usando NodeXL y el Lenguaje R. La red de comunicación creada mostró 20.530 nodos, 36.240 conexiones y 4.974 grupos. El 49% de los tuits expresaba sentimiento positivo, el 10% negativo, y el 41% neutro. Las tendencias en los temas de interés se asociaron a hashtags como #edtech, #education, #AI. Usuarios como @eraser, @favfuckboi y @kurteichenwald se destacaron entre los potencialmente más influyentes dentro del conjunto de quienes publicaron tuits identificados como positivos y @zaiddibis, @sian_ruffell, @zimperium dentro del grupo de los negativos. La investigación busca avanzar en la comprensión de las opiniones sobre el desarrollo de propuestas educativas apoyadas en dispositivos móviles. Los avances metodológicos y los procesos de análisis desarrollados podrán ser usados en campos como la salud, la política y los desastres naturales. |
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Trabajos de investigación |
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Alberich, R. (s.f.). 12.3 Dendrogramas. https://www.youtube.com/ watch?v=pdkSSTylozo Alcalde, A. (2018). Red Social de Twitter con Gephi. https:// elbauldelprogramador.com/social-mining-gephi/ Amat, J. (2017). Text mining con R: ejemplo práctico Twitter. https:// rpubs.com/Joaquin_AR/334526 Banco Mundial. (2020). Suscripciones a telefonía móvil (por cada 100 personas). Datos de libre acceso del Banco Mundial. https:// datos.bancomundial.org/indicator/IT.CEL.SETS.P2) Barabási, A. L. (2016). Network Science. http://networksciencebook. com Barbera, P. (2017). Social network analysis with R: Descriptive analysis. http://pablobarbera.com/big-data-upf/html/02b-networks descriptive-analysis.html Bauman, Z. (2011). 44 cartas desde el mundo líquido. Editorial Paidos. Budiono, D.F., Nugroho, A.S. y Doewes, A. (2017). Twitter sentiment analysis of DKI Jakarta's gubernatorial election 2017 with predictive and descriptive approaches. 2017 International Conference on Computer, Control, Informatics and its Applications (IC3INA). http://dx.doi.org/10.1109/ IC3INA.2017.8251746 Buzzelli, A., Holdan, E. G., Rota, D., & McCarthy, J. (2016). Utilizing Twitter for Concept Learning. International Journal of Information and Communication Technology Education (IJICTE), 12(1), 64 -76. http://doi.org/10.4018/ IJICTE.2016010106 Mateus, J.C. (4 de marzo de 2019). Evitar que los niños usen celulares en clase es aislar todavía más la escuela de la sociedad. Entrevista a Daniel Cassany. Educared. http://educared.fundaciontelefonica. com.pe/educacion-mediatica/entrevista-cassany/?fbclid=IwA R31jOhJef0Mdrk7984HasPV3QxUx05sMEkwKnOoNpSbG4 Yuyd_JGoiVLGU&utm_medium=social&utm_source=twitter Cerchiello, P. y Giudici, P. (2016). How to measure the quality of financial tweets. Quality and Quantity, 50(4), 1695-1713. https://doi.org/10.1007/s11135-015-0229-6 Ceron, A., Curini, L. y Iacus, S.M. (2015). Using Sentiment Analysis to Monitor Electoral Campaigns: Method Matters-Evidence from the United States and Italy. Social Science Computer Review, 33(1), 3–20. DOI http://dx.doi.org/10.1177/0894439314521983 Cerón-Guzmán, J.A. y León-Guzmán, E. (2016). A sentiment analysis system of Spanish tweets and its application in Colombia 2014 presidential election. IEEE International Conferences on Big Data and Cloud Computing (BDCloud), Social Computing and Networking (SocialCom), Sustainable Computing and Communications (SustainCom) (BDCloud-SocialCom SustainCom), 250-257. http://dx.doi.org/10.1109/BDCloud SocialCom-SustainCom.2016.47 Cerón-Guzmán, J.A. y León-Guzmán, E. (2016). A sentiment analysis system of Spanish tweets and its application in Colombia 2014 presidential election. IEEE International Conferences on Big Data and Cloud Computing (BDCloud), Social Computing and Networking (SocialCom), Sustainable Computing and Communications (SustainCom) (BDCloud-SocialCom SustainCom), 250-257. http://dx.doi.org/10.1109/BDCloud SocialCom-SustainCom.2016.47 Dudas, P.M., Weirman S. y Griffin, C. (2017). Little data, big stories: Taking the pulse of large-scaled events on Twitter. 2016 IEEE 2nd International Conference on Collaboration and Internet Computing (CIC), pp. 474-482. http://dx.doi.org/10.1109/ CIC.2016.071 Dwianto, R.A., Nurmandi, A., y Salahudin, S. (2021). The Sentiments Analysis of Donald Trump and Jokowi's Twitters on Covid-19 Policy Dissemination. Webology, 18(1), 389-405. 10.14704/ WEB/V18I1/WEB18096 Eliacik A.B. y Erdogan, N., (2016). User-weighted sentiment analysis for financial community on Twitter. 2015 11th International Conference on Innovations in Information Technology (IIT), 46- 51. http://dx.doi.org/10.1109/INNOVATIONS.2015.7381513 Geeksforgeeks. (2018). Clustering Coefficient in Graph Theory. Geekforgeek. https://www.geeksforgeeks.org/clustering coefficient-graph-theory/ Gil, H. y Guilleumas, R.M. (2019). Twitter en la detección de tendencias en TIC para su uso en educación. Editorial UTP Gil, H. y Guilleumas, R.M. (2017). Redes de comunicación de profesores en Twitter. Editorial UTP Guevara, A. (2017). Dispositivos móviles. Seguridad de la información, 31. https://revista.seguridad.unam.mx/numero-07/dispositivos moviles Guha, P. y Pande, D. (2021). A sentiment analysis of the PhD experience evidenced on Twitter. International Journal of Doctoral Studies, 16, 513-531. https://www.informingscience.org/Publications/4813? Source=%2FJournals%2FIJDS%2FArticles% 3FVolume%3D0 Gul, S., Shah, T.A., Ahad, M., Mubashir, M., Ahmad, S., Gul M. y Sheikh, S. (2018). Twitter sentiments related to natural calamities Analysing tweets related to the Jammu and Kashmir floods of 2014. The Electronic Library, 36 (1), 38-54. https:// doi.org/10.1108/EL-12-2015-0244 Gutierrez, K. (2014). Mobile Learning: Estadísticas que le harán replantearse su estrategia de capacitación. ShiftLearning. https://www.shiftelearning.com/blogshift/bid/332402/Mobile Learning-Estad-sticas-que-le-har-n-replantearse-su-estrategia de-capacitaci- Hanneman, R. A. y Riddle, M. (2005). Introduction to social network methods. 10. Centrality and power. http://faculty.ucr. edu/~hanneman/nettext/C10_Centrality.html Hawksey, M. (2011). Minería en Twitter usando NodeXL. Análisis de redes sociales. http://ars-uns.blogspot.com.co/2012/11/mineria en-twitter-usando-nodexl.html Hornikx J. y Hendriks, B. (2015). Consumer Tweets about Brands: A Content Analysis of Sentiment Tweets about Goods and Services. Journal of Creative Communications, 10(2), 176– 185. DOI http://dx.doi.org/10.1177/0973258615597406 IBM. (2012). About Text Mining. Documentación de IBM. https:// www.ibm.com/support/knowledgecenter/es/SS3RA7_16.0.0/ com.ibm.spss.ta.help/textmining/shared_entities/tm_intro_tm_ defined.htm Igraph. (2015). Functions to deal with the result of network community detection. Igraph. https://igraph.org/r/doc/communities.html Imran, M., Hina, S. y Baig, M.M. (2022). Analysis of Learner’s Sentiments to Evaluate Sustainability of Online Education System during COVID-19 Pandemic. Sustainability, 14(8), 4529. DOI 10.3390/su14084529 INTEF. (2014). Mobile Learning y realidad aumentada. INTEF. http://formacion.intef.es/pluginfile.php/119234/ mod_resource/content/1/mlearningRA_09_14_B0_T1_ qu%C3%A9esmlearning.pdf ITELLIGENT. (2017). Análisis de sentimiento, ¿qué es, cómo funciona y para qué sirve? Itelligent. http://www.itelligent.es/es/analisis de-sentimiento/ ITU. (2016). La UIT publica las cifras de 2016 de las TIC. ITU. http:// www.itu.int/es/mediacentre/Pages/2016-PR30.aspx Kim, E.H., Jeong ,Y.K., Kim, Y., Kang, K.Y. y Song, M. (2015). Topic based content and sentiment analysis of Ebola virus on Twitter and in the news. Journal of Information Science, 42(6), 763– 781. DOI http://dx.doi.org/10.1177/0165551515608733 Kitchenham, B. (2009). Systematic literature reviews in software engineering – A systematic literature review. Information and Software Technology 51, 7–15 http://iranarze.ir/wp-content/ uploads/2016/06/3221-English.pdf Kitchenham B. (2007). Guidelines for performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering. https://userpages.uni koblenz.de/~laemmel/esecourse/slides/slr.pdf Liu, B., y Hu, M. (2004). Opinion Mining, Sentiment Analysis, and Opinion Spam Detection. https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/ sentiment-analysis.html Lucić D., Katalinić J., y Dokman T. (2020). Sentiment analysis of the syrian conflict on Twitter [Analiza sentimenta sirijskog sukoba na Twitteru], Media studies, 11 (22), 46-61. DOI 10.20901/ms.11.22.3 Meaningcloud. (2015). Introducción al análisis de sentimientos (minería de opiniones). Meaningcloud. https://www.meaningcloud.com/ es/blog/introduccion-al-analisis-de-sentimientos-mineria-de opinion Meneses, M.E., Martin-del-Campo, A., Rueda-Zarate, H. (2018). #TrumpenMexico. Transnational connective action in Twitter and the dispute on the border wall. Comunicar, 55, 39-48. http:// dx.doi.org/10.3916/C55-2018-04 Mishra, P., Rajnish, R., Kumar, P.N. (2017). Sentiment analysis of Twitter data: Case study on digital India. 2016 International Conference on Information Technology (InCITe) - The Next Generation IT Summit on the Theme - Internet of Things: Connect your Worlds, 2016, 148-153. http://dx.doi.org/10.1109/ INCITE.2016.7857607 Molina, J.L. (2001). El análisis de redes. Una introducción. Ediciones Bellaterra Monge, P. y Contractor, N. (2003). Theories of Communication Networks. Oxford University Press. Morillo, J. D. (s.f), Introducción a los dispositivos móviles. Universitat Oberta de Catalunya. https://www.exabyteinformatica.com/ uoc/Informatica/Tecnologia_y_desarrollo_en_dispositivos_ moviles/Tecnologia_y_desarrollo_en_dispositivos_moviles_ (Modulo_2).pdf Ognyanova, K. (2016). Network Analysis and Visualization with R and igraph. Kateto.net. https://kateto.net/netscix2016.html Öztürk, N. y Ayvaz, S. (2018). Sentiment analysis on Twitter: A text mining approach to the Syrian refugee crisis. Telematics and Informatics, 35(1), 136-147. http://dx.doi.org/10.1016/j. tele.2017.10.006 Paltoglou, G. (2016). Sentiment-based event detection in Twitter, Journal of the Association for Information Science and Tecnology, 67(7), 1576-1587. DOI http://dx.doi.org/10.1002/ asi.23465 Rodríguez, J. M. (2014). Procesamiento de Lenguaje Natural. http:// pdln.blogspot.com.co/2014/04/analisis-de-sentimientos lexicon-de.htm Shen, C.W., Kuo, C,J. y Ly, P.T.M. (2017). Analysis of social media influencers and trends on online and mobile learning. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 18(1), 208-224. DOI http://dx.doi. org/10.19173/irrodl.v18i1.2640 Silge, J. y Robinson, D. (2019). 2 Sentiment analysis with tidy data. Text Mining with R. https://www.tidytextmining.com/sentiment. html Simar, S. (2017). Text mining in R: a tutorial. Springboard. https:// www.springboard.com/blog/text-mining-in-r/ Smith, M. (2013) Think link: network patterns in social media. SMR Foundation. http://www.smrfoundation.org/2013/11/24/think link-network-patterns-in-social-med Smith, M. (2014). ASA meeting Twitter network graph. Family inequality. https://familyinequality.wordpress.com/2014/08/23/ asa-meeting-twitter-network-graph Suresh, K., & Ramakrishnan, C. (2015). Twittering public sentiments: A predictive analysis of pre-poll Twitter popularity of Prime ministerial candidates for the Indian elections 2014. Media Watch, 6(2), 238-254. DOI http://dx.doi.org/10.15655/ mw/2015/v6i2/65670 Taboada, M. (2016). Sentiment Analysis: An Overview from Linguistics. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev linguistics-011415-040518 UNESCO. (2012). Activando el aprendizaje móvil en américa latina. Iniciativas ilustrativas e implicaciones políticas. UNESDOC. http://unesdoc.unesco.org/images/0021/002160/216080s.pdf UNESCO. (2013). Directrices para las políticas de aprendizaje móvil. UNESDOC. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000219662 UNESCO. (2015). Declaración de Incheon y Marco de Acción para la realización del Objetivo de Desarrollo Sostenible 4. http:// unesdoc.unesco.org/images/0024/002456/245656s.pdf UNESCO. (2016). Desglosar el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4. Educación 2030. UNESDOC. https://unesdoc.unesco.org/ ark:/48223/pf0000246300_spa UNESCO. (2017). Informe de seguimiento de la educación en el mundo 2017/8. UNESDOC. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/ pf0000259338 UNESCO. (2019). Artificial Intelligence for Sustainable Development. UNESDOC. https://en.unesco.org/sites/default/files/mlw2019- programme.pdf Velázquez, A. y Aguilar, N. (2005). Manual introductorio al análisis de redes sociales. Revista Redes. http://revista-redes.rediris.es/ webredes/talleres/Manual_ARS.pdf ZEOKAT. (2014). ¿Qué son las stop words o palabras vacías? VozIdea. com. http://www.vozidea.com/que-son-las-stop-words-o palabras-vacias Zhou, M., y Mou, H. (2022). Tracking public opinion about online education over COVID-19 in China. Educational technology research and development, 1-22. DOI 10.1007/s11423-022- 10080-5 |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 dehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessGil Ramírez, HernánGuilleumas García, Rosa María2023-02-03T21:36:13Z2023-02-03T21:36:13Z2022978-958-722-781-9https://hdl.handle.net/11059/14492978-958-722-782-6Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeEl aprendizaje móvil (m-learning) genera reacciones encontradas entre expertos en educación y organismos orientadores y reguladores de esta. Espacios como Twitter son escenario de discusiones y propuestas sobre m-learning, lo que requiere identificar las tendencias de los temas de interés, la polaridad y los usuarios potencialmente más influyentes en estas publicaciones. A partir de la revisión sistemática de literatura realizada en Scopus y Web of Science se identificaron 21 documentos sobre análisis de sentimiento en Twitter, de los cuales solo el 10% trataba sobre m-learning. Un proceso de monitorización pudo permitir la identificación de tendencias en los temas de interés, la polaridad y los usuarios potencialmente más influyentes en las publicaciones sobre m-learning en Twitter. Usando la API Rest de Twitter se importaron 27.668 tuits entre el 28/09/2019 y el 28/12/2019. Se procesaron mediante análisis de redes sociales, minería de texto y análisis de sentimientos, usando NodeXL y el Lenguaje R. La red de comunicación creada mostró 20.530 nodos, 36.240 conexiones y 4.974 grupos. El 49% de los tuits expresaba sentimiento positivo, el 10% negativo, y el 41% neutro. Las tendencias en los temas de interés se asociaron a hashtags como #edtech, #education, #AI. Usuarios como @eraser, @favfuckboi y @kurteichenwald se destacaron entre los potencialmente más influyentes dentro del conjunto de quienes publicaron tuits identificados como positivos y @zaiddibis, @sian_ruffell, @zimperium dentro del grupo de los negativos. La investigación busca avanzar en la comprensión de las opiniones sobre el desarrollo de propuestas educativas apoyadas en dispositivos móviles. Los avances metodológicos y los procesos de análisis desarrollados podrán ser usados en campos como la salud, la política y los desastres naturales.Mobile learning (m-learning) generates mixed reactions between education experts and education guiding and regulatory bodies. Spaces such as Twitter are the scenario of discussions and proposals on m-learning, which requires identifying the trends of the topics of interest, polarity and potentially most influential users in these publications. From the systematic review of literature carried out in Scopus and Web of Science, we identified 21 documents on sentiment analysis on Twitter, out of which only 10% dealt with m-learning. Through a monitoring process we identified trends in topics of interest, polarity and potentially most influential users in m-learning posts on Twitter. Using Twitter's Rest API, we imported 27,668 tweets over the period between 09/28/2019 and 12/28/2019. We processed them using social network analysis, text mining and sentiment analysis, using NodeXL and the R Language. The communication network created showed 20,530 nodes, 36,240 connections and 4,974 groups. 49% of tweets expressed positive sentiment, 10% negative, and 41% neutral. Trends in topics of interest were associated with hashtags such as #edtech, #education, #AI. Users such as @eraser, @favfuckboi and @kurteichenwald were among the potentially most influential within the set of those who published tweets identified as positive, and within the group of negatives, @zaiddibis, @sian_ruffell, @zimperium stood out. The research seeks to advance the understanding of opinions on the development of educational proposals supported by mobile devices. The methodological progress achieved, and the analysis processes developed can also be used in fields such as health, politics and natural disasters.CONTENIDO CAPÍTULO UNO...................................................................................................5 Introducción ...........................................................................................................6 CAPÍTULO DOS .................................................................................................14 Antecedentes de investigación.............................................................................15 CAPÍTULO TRES...............................................................................................34 Consideraciones teóricas.....................................................................................35 3.1. Métricas de la red ...................................................................................35 3.1.1. Métricas generales de la Red .............................................................35 3.1.2. Métricas individuales o propiedades de los nodos de la red .............37 3.2. Minería de texto .....................................................................................38 3.3. Análisis de sentimientos..........................................................................39 3.4. Twitter......................................................................................................44 3.5. Dispositivos móviles................................................................................45 3.6. Aprendizaje móvil...................................................................................47 CAPÍTULO CUATRO ........................................................................................51 Metodología ..........................................................................................................52 4.1. Instrumentos para la importación de los datos....................................52 4.2. Importación y sistematización de los datos..........................................54 4.3.1.1. Nivel general. ...............................................................................55 4.3. Procedimientos para el análisis de los datos.........................................55 4.3.1. Detectar la estructura de la red de comunicación .............................55 4.3.1.2. Nivel grupos. ................................................................................56 4.3.1.3. Nivel Individual............................................................................57 4.3.2. Establecer la polaridad positiva o negativa de lo que se publica en la red ................................................................................................................58 4.3.3. Determinar los temas de interés predominantes................................60 4.3.4. Identificar a los usuarios potencialmente más influyentes de acuerdo con la polaridad positiva o negativa ............................................................62 CAPÍTULO CINCO............................................................................................64 Análisis e interpretación de los datos.................................................................65 5.1 Estructura de la red de comunicación ...................................................65 5.1.1. Nivel General.....................................................................................65 5.1.2 Nivel de Grupos..................................................................................69 5.1.3 Nivel Individual ..................................................................................73 5.2. Establecer la polaridad positiva o negativa de lo que se publica en la red....................................................................................................................79 5.3 Temas de interés predominantes............................................................84 5.3.1 Tendencias en el uso de palabras y pares de palabras.........................84 5.3.2 Tendencias de los hashtags .................................................................87 5.3.3 Tendencias de los dominios web.........................................................93 5.4 Identificar los usuarios potencialmente más influyentes......................97 Conclusiones.......................................................................................................102 Referencias bibliográficas.................................................................................. 113Maestría124 Páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraPereiraTrabajos de investigaciónAlberich, R. (s.f.). 12.3 Dendrogramas. https://www.youtube.com/ watch?v=pdkSSTylozoAlcalde, A. (2018). Red Social de Twitter con Gephi. https:// elbauldelprogramador.com/social-mining-gephi/Amat, J. (2017). Text mining con R: ejemplo práctico Twitter. https:// rpubs.com/Joaquin_AR/334526Banco Mundial. (2020). Suscripciones a telefonía móvil (por cada 100 personas). Datos de libre acceso del Banco Mundial. https:// datos.bancomundial.org/indicator/IT.CEL.SETS.P2)Barabási, A. L. (2016). Network Science. http://networksciencebook. comBarbera, P. (2017). Social network analysis with R: Descriptive analysis. http://pablobarbera.com/big-data-upf/html/02b-networks descriptive-analysis.htmlBauman, Z. (2011). 44 cartas desde el mundo líquido. Editorial Paidos.Budiono, D.F., Nugroho, A.S. y Doewes, A. (2017). Twitter sentiment analysis of DKI Jakarta's gubernatorial election 2017 with predictive and descriptive approaches. 2017 International Conference on Computer, Control, Informatics and its Applications (IC3INA). http://dx.doi.org/10.1109/ IC3INA.2017.8251746Buzzelli, A., Holdan, E. G., Rota, D., & McCarthy, J. (2016). Utilizing Twitter for Concept Learning. International Journal of Information and Communication Technology Education (IJICTE), 12(1), 64 -76. http://doi.org/10.4018/ IJICTE.2016010106Mateus, J.C. (4 de marzo de 2019). Evitar que los niños usen celulares en clase es aislar todavía más la escuela de la sociedad. Entrevista a Daniel Cassany. Educared. http://educared.fundaciontelefonica. com.pe/educacion-mediatica/entrevista-cassany/?fbclid=IwA R31jOhJef0Mdrk7984HasPV3QxUx05sMEkwKnOoNpSbG4 Yuyd_JGoiVLGU&utm_medium=social&utm_source=twitterCerchiello, P. y Giudici, P. (2016). How to measure the quality of financial tweets. Quality and Quantity, 50(4), 1695-1713. https://doi.org/10.1007/s11135-015-0229-6Ceron, A., Curini, L. y Iacus, S.M. (2015). Using Sentiment Analysis to Monitor Electoral Campaigns: Method Matters-Evidence from the United States and Italy. Social Science Computer Review, 33(1), 3–20. DOI http://dx.doi.org/10.1177/0894439314521983Cerón-Guzmán, J.A. y León-Guzmán, E. (2016). A sentiment analysis system of Spanish tweets and its application in Colombia 2014 presidential election. IEEE International Conferences on Big Data and Cloud Computing (BDCloud), Social Computing and Networking (SocialCom), Sustainable Computing and Communications (SustainCom) (BDCloud-SocialCom SustainCom), 250-257. http://dx.doi.org/10.1109/BDCloud SocialCom-SustainCom.2016.47Cerón-Guzmán, J.A. y León-Guzmán, E. (2016). A sentiment analysis system of Spanish tweets and its application in Colombia 2014 presidential election. IEEE International Conferences on Big Data and Cloud Computing (BDCloud), Social Computing and Networking (SocialCom), Sustainable Computing and Communications (SustainCom) (BDCloud-SocialCom SustainCom), 250-257. http://dx.doi.org/10.1109/BDCloud SocialCom-SustainCom.2016.47Dudas, P.M., Weirman S. y Griffin, C. (2017). Little data, big stories: Taking the pulse of large-scaled events on Twitter. 2016 IEEE 2nd International Conference on Collaboration and Internet Computing (CIC), pp. 474-482. http://dx.doi.org/10.1109/ CIC.2016.071Dwianto, R.A., Nurmandi, A., y Salahudin, S. (2021). The Sentiments Analysis of Donald Trump and Jokowi's Twitters on Covid-19 Policy Dissemination. Webology, 18(1), 389-405. 10.14704/ WEB/V18I1/WEB18096Eliacik A.B. y Erdogan, N., (2016). User-weighted sentiment analysis for financial community on Twitter. 2015 11th International Conference on Innovations in Information Technology (IIT), 46- 51. http://dx.doi.org/10.1109/INNOVATIONS.2015.7381513Geeksforgeeks. (2018). Clustering Coefficient in Graph Theory. Geekforgeek. https://www.geeksforgeeks.org/clustering coefficient-graph-theory/Gil, H. y Guilleumas, R.M. (2019). Twitter en la detección de tendencias en TIC para su uso en educación. Editorial UTPGil, H. y Guilleumas, R.M. (2017). Redes de comunicación de profesores en Twitter. Editorial UTPGuevara, A. (2017). Dispositivos móviles. Seguridad de la información, 31. https://revista.seguridad.unam.mx/numero-07/dispositivos movilesGuha, P. y Pande, D. (2021). A sentiment analysis of the PhD experience evidenced on Twitter. International Journal of Doctoral Studies, 16, 513-531. https://www.informingscience.org/Publications/4813? Source=%2FJournals%2FIJDS%2FArticles% 3FVolume%3D0Gul, S., Shah, T.A., Ahad, M., Mubashir, M., Ahmad, S., Gul M. y Sheikh, S. (2018). Twitter sentiments related to natural calamities Analysing tweets related to the Jammu and Kashmir floods of 2014. The Electronic Library, 36 (1), 38-54. https:// doi.org/10.1108/EL-12-2015-0244Gutierrez, K. (2014). Mobile Learning: Estadísticas que le harán replantearse su estrategia de capacitación. ShiftLearning. https://www.shiftelearning.com/blogshift/bid/332402/Mobile Learning-Estad-sticas-que-le-har-n-replantearse-su-estrategia de-capacitaci-Hanneman, R. A. y Riddle, M. (2005). Introduction to social network methods. 10. Centrality and power. http://faculty.ucr. edu/~hanneman/nettext/C10_Centrality.htmlHawksey, M. (2011). Minería en Twitter usando NodeXL. Análisis de redes sociales. http://ars-uns.blogspot.com.co/2012/11/mineria en-twitter-usando-nodexl.htmlHornikx J. y Hendriks, B. (2015). Consumer Tweets about Brands: A Content Analysis of Sentiment Tweets about Goods and Services. Journal of Creative Communications, 10(2), 176– 185. DOI http://dx.doi.org/10.1177/0973258615597406IBM. (2012). About Text Mining. Documentación de IBM. https:// www.ibm.com/support/knowledgecenter/es/SS3RA7_16.0.0/ com.ibm.spss.ta.help/textmining/shared_entities/tm_intro_tm_ defined.htmIgraph. (2015). Functions to deal with the result of network community detection. Igraph. https://igraph.org/r/doc/communities.htmlImran, M., Hina, S. y Baig, M.M. (2022). Analysis of Learner’s Sentiments to Evaluate Sustainability of Online Education System during COVID-19 Pandemic. Sustainability, 14(8), 4529. DOI 10.3390/su14084529INTEF. (2014). Mobile Learning y realidad aumentada. INTEF. http://formacion.intef.es/pluginfile.php/119234/ mod_resource/content/1/mlearningRA_09_14_B0_T1_ qu%C3%A9esmlearning.pdfITELLIGENT. (2017). Análisis de sentimiento, ¿qué es, cómo funciona y para qué sirve? Itelligent. http://www.itelligent.es/es/analisis de-sentimiento/ITU. (2016). La UIT publica las cifras de 2016 de las TIC. ITU. http:// www.itu.int/es/mediacentre/Pages/2016-PR30.aspxKim, E.H., Jeong ,Y.K., Kim, Y., Kang, K.Y. y Song, M. (2015). Topic based content and sentiment analysis of Ebola virus on Twitter and in the news. Journal of Information Science, 42(6), 763– 781. DOI http://dx.doi.org/10.1177/0165551515608733Kitchenham, B. (2009). Systematic literature reviews in software engineering – A systematic literature review. Information and Software Technology 51, 7–15 http://iranarze.ir/wp-content/ uploads/2016/06/3221-English.pdfKitchenham B. (2007). Guidelines for performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering. https://userpages.uni koblenz.de/~laemmel/esecourse/slides/slr.pdfLiu, B., y Hu, M. (2004). Opinion Mining, Sentiment Analysis, and Opinion Spam Detection. https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/ sentiment-analysis.htmlLucić D., Katalinić J., y Dokman T. (2020). Sentiment analysis of the syrian conflict on Twitter [Analiza sentimenta sirijskog sukoba na Twitteru], Media studies, 11 (22), 46-61. DOI 10.20901/ms.11.22.3Meaningcloud. (2015). Introducción al análisis de sentimientos (minería de opiniones). Meaningcloud. https://www.meaningcloud.com/ es/blog/introduccion-al-analisis-de-sentimientos-mineria-de opinionMeneses, M.E., Martin-del-Campo, A., Rueda-Zarate, H. (2018). #TrumpenMexico. Transnational connective action in Twitter and the dispute on the border wall. Comunicar, 55, 39-48. http:// dx.doi.org/10.3916/C55-2018-04Mishra, P., Rajnish, R., Kumar, P.N. (2017). Sentiment analysis of Twitter data: Case study on digital India. 2016 International Conference on Information Technology (InCITe) - The Next Generation IT Summit on the Theme - Internet of Things: Connect your Worlds, 2016, 148-153. http://dx.doi.org/10.1109/ INCITE.2016.7857607Molina, J.L. (2001). El análisis de redes. Una introducción. Ediciones BellaterraMonge, P. y Contractor, N. (2003). Theories of Communication Networks. Oxford University Press.Morillo, J. D. (s.f), Introducción a los dispositivos móviles. Universitat Oberta de Catalunya. https://www.exabyteinformatica.com/ uoc/Informatica/Tecnologia_y_desarrollo_en_dispositivos_ moviles/Tecnologia_y_desarrollo_en_dispositivos_moviles_ (Modulo_2).pdfOgnyanova, K. (2016). Network Analysis and Visualization with R and igraph. Kateto.net. https://kateto.net/netscix2016.htmlÖztürk, N. y Ayvaz, S. (2018). Sentiment analysis on Twitter: A text mining approach to the Syrian refugee crisis. Telematics and Informatics, 35(1), 136-147. http://dx.doi.org/10.1016/j. tele.2017.10.006Paltoglou, G. (2016). Sentiment-based event detection in Twitter, Journal of the Association for Information Science and Tecnology, 67(7), 1576-1587. DOI http://dx.doi.org/10.1002/ asi.23465Rodríguez, J. M. (2014). Procesamiento de Lenguaje Natural. http:// pdln.blogspot.com.co/2014/04/analisis-de-sentimientos lexicon-de.htmShen, C.W., Kuo, C,J. y Ly, P.T.M. (2017). Analysis of social media influencers and trends on online and mobile learning. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 18(1), 208-224. DOI http://dx.doi. org/10.19173/irrodl.v18i1.2640Silge, J. y Robinson, D. (2019). 2 Sentiment analysis with tidy data. Text Mining with R. https://www.tidytextmining.com/sentiment. htmlSimar, S. (2017). Text mining in R: a tutorial. Springboard. https:// www.springboard.com/blog/text-mining-in-r/Smith, M. (2013) Think link: network patterns in social media. SMR Foundation. http://www.smrfoundation.org/2013/11/24/think link-network-patterns-in-social-medSmith, M. (2014). ASA meeting Twitter network graph. Family inequality. https://familyinequality.wordpress.com/2014/08/23/ asa-meeting-twitter-network-graphSuresh, K., & Ramakrishnan, C. (2015). Twittering public sentiments: A predictive analysis of pre-poll Twitter popularity of Prime ministerial candidates for the Indian elections 2014. Media Watch, 6(2), 238-254. DOI http://dx.doi.org/10.15655/ mw/2015/v6i2/65670Taboada, M. (2016). Sentiment Analysis: An Overview from Linguistics. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev linguistics-011415-040518UNESCO. (2012). Activando el aprendizaje móvil en américa latina. Iniciativas ilustrativas e implicaciones políticas. UNESDOC. http://unesdoc.unesco.org/images/0021/002160/216080s.pdfUNESCO. (2013). Directrices para las políticas de aprendizaje móvil. UNESDOC.https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000219662 UNESCO. (2015). Declaración de Incheon y Marco de Acción para la realización del Objetivo de Desarrollo Sostenible 4. http:// unesdoc.unesco.org/images/0024/002456/245656s.pdfUNESCO. (2016). Desglosar el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4. Educación 2030. UNESDOC. https://unesdoc.unesco.org/ ark:/48223/pf0000246300_spaUNESCO. (2017). Informe de seguimiento de la educación en el mundo 2017/8. UNESDOC. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/ pf0000259338UNESCO. (2019). Artificial Intelligence for Sustainable Development. UNESDOC. https://en.unesco.org/sites/default/files/mlw2019- programme.pdfVelázquez, A. y Aguilar, N. (2005). Manual introductorio al análisis de redes sociales. Revista Redes. http://revista-redes.rediris.es/ webredes/talleres/Manual_ARS.pdfZEOKAT. (2014). ¿Qué son las stop words o palabras vacías? VozIdea. com. http://www.vozidea.com/que-son-las-stop-words-o palabras-vaciasZhou, M., y Mou, H. (2022). Tracking public opinion about online education over COVID-19 in China. Educational technology research and development, 1-22. DOI 10.1007/s11423-022- 10080-5370 - Educación::374 - Educación de adultosAnálisis de redes socialesAnálisis de sentimientosTwitterAnálisis de sentimientos en twitter sobre aprendizaje móvilLibroinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPublication4-19-6Análisis de sentimientos de las publicaciones en Twitter para valorar la conveniencia de la implementación del aprendizaje móvil en el aula de claseORIGINALAnálisis de sentimientos en Twitter.pdfAnálisis de sentimientos en Twitter.pdfapplication/pdf5798459https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/2200fd28-7d93-419b-9cf0-c31cf93aad0d/download37930247127f97a7a670a4b448a02cc7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/f5962fae-f530-41bb-bb9c-700baa49147f/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52TEXTAnálisis de sentimientos en Twitter.pdf.txtAnálisis de sentimientos en Twitter.pdf.txtExtracted texttext/plain265447https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/63d64807-9541-48a7-adf5-533dc02d22fc/download0085b7b52ebc6012b2c759987340f170MD53THUMBNAILAnálisis de sentimientos en Twitter.pdf.jpgAnálisis de sentimientos en Twitter.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14479https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/05ee8fad-69e5-44e4-96be-dcfbc19adbd7/downloadd7d9c8f2d6f1efa137654c234cae5881MD5411059/14492oai:dspace7-utp.metabuscador.org:11059/144922024-09-05 16:56:22.716https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 deopen.accesshttps://dspace7-utp.metabuscador.orgRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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