Conversaciones en twitter sobre educación en tiempos del Covid-19. Sentimientos, temas predominantes y usuarios influyentes
La pandemia del COVID-19 obligó a los sistemas educativos mundiales a enfrentar una situación sin precedentes, en la que docentes, estudiantes, procesos académicos y administrativos necesitaron pasar de forma inmediata, generalizada y sin preparación previa a los espacios virtuales. En este escenari...
- Autores:
-
Guilleumas García, Rosa María
Gil Ramírez, Hernan
- Tipo de recurso:
- Book
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- 370 - Educación::371 - Escuelas y actividades; educación especial
Tecnología educativa
Medios de comunicación en educación
Educación a distancia
Covid 19 - Educación
Twitter - Análisis de redes sociales
Análisis - Sentimientos
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La pandemia del COVID-19 obligó a los sistemas educativos mundiales a enfrentar una situación sin precedentes, en la que docentes, estudiantes, procesos académicos y administrativos necesitaron pasar de forma inmediata, generalizada y sin preparación previa a los espacios virtuales. En este escenario, Twitter se convierte en una herramienta fundamental para poder lograr una visión lo más amplia posible de lo sucedido a través de los millones de personas que utilizan este espacio para comunicar sus vivencias, opiniones y sentimientos. Para ello es importante analizar la opinión de las personas que, a través de Twitter, hicieron oír su voz en relación con la educación en los tiempos del COVID-19, con el objeto de identificar los usuarios potencialmente más influyentes, las tendencias en los temas de interés y la polarización de la sociedad en torno a la educación en este particular momento de la historia. En el libro se examina el impacto de la pandemia de COVID-19 en la educación, destacando cómo los cambios que se dieron en la enseñanza durante ese tiempo van a generar transformaciones en el sistema educativo y la sociedad. El análisis de los tuits reveló patrones significativos: La evaluación de sentimientos en los tuits resaltó una prevalencia de mensajes positivos, particularmente en momentos de implementación de medidas sanitarias y discusión sobre la evaluación estudiantil. Los temas más discutidos involucraban la salud, educación virtual y preocupaciones sociales. Los usuarios más influyentes se asociaron mayoritariamente con medios de comunicación. El estudio proporciona una visión detallada de las preocupaciones, los intereses y la dinámica de la influencia en el ámbito educativo durante la pandemia, subrayando la importancia de comprender estos fenómenos para impulsar cambios significativos en la educación. |
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Abd-Alrazaq A., Alhuwail D., Househ M., Hai M., y Shah Z. (2020). Top concerns of tweeters during the COVID-19 pandemic: A surveillance study, DOI: https://doi.org/10.2196/19016 Ahlgren M. (2020), 50 + ESTADÍSTICAS Y HECHOS DE TWITTER PARA 2020, https://www.websitehostingrating.com/es/twitter-statistics/ Alves F., Sánchez R., y Regattieri P. (2020). Identifying Fine-Grained Opinion and Classifying Polarity on Coronavirus Pandemic, DOI: https:// doi.org/10.1007/978-3-030-61377-8_35 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 per sonas), https://datos.bancomundial.org/indicator/IT.CEL.SETS.P Barabási, A. L. (2016). The Scale-Free Property, en Network Sicence, http://networksciencebook.com/chapter/4 BBC (2020). Coronavirus: las pandemias que pusieron al mundo en alerta en la historia reciente (y cómo se afrontaron), https://www.bbc.com/mun do/noticias-51843449 BBC-NEWS (2020). ¿Qué se puede aprender de países que están levan tando confinamiento?, https://www.eltiempo.com/cultura/entretenimiento/ cuarentena-por-coronavirus-que-podemos-aprender-de-los-paises-que-es tan-levantando-el-confinamiento-49134 Casas A. (2019), iPhone vs Android: cuota de mercado, https://www. pcworld.es/articulos/smartphones/iphone-vs-android-cuota-de-merca do-3692825 Chakraborty K., Bhatia S., Bhattacharyya S., Platos J., Bag R., Hassanien A. E. (2020). Sentiment Analysis of COVID-19 tweets by Deep Learning Classifiers—A study to show how popularity is affecting accuracy in social media, DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106754 Chandrasekaran R., Mehta V., Valkunde T., Moustakas E. (2020). Topics, Trends, and Sentiments of Tuits About the COVID-19 Pandemic: Temporal Infoveillance Study, DOI: https://doi.org/10.2196/22624 Chong M. (2016). Sentiment analysis and topic extraction of the Twitter net work of #prayforparis, http://dx.doi.org/10.1002/pra2.2016.1450530113 Congosto M. (2022). Hilo Twitter de 11 de abril de 2022 sobre distinguir entre “cuenta suspenda” y “cuenta no existe”, https://twitter.com/search?- q=%40congosto%20suspendida&src=typed_query Cue F. (2020). Europa flexibiliza las medidas de confinamiento frente al Covid-19, https://www.france24.com/es/20200510-europa-flexibiliza-me didas-confinamiento-covid19 ECDC (2020). Situation update worldwide, as of 20 March 2020, https:// www.ecdc.europa.eu/en/geographical-distribution-2019-ncov-cases El Tiempo (2020). Universidades anuncian descuentos en matrículas por coronavirus, https://www.eltiempo.com/vida/educacion/universida des-anuncian-descuentos-en-matriculas-por-coronavirus-49175 García-Márquez, G. (1967). Cien años de soledad, editorial Planeta Gil H., y Guilleumas R.M. (2019). Twitter en la detección de tendencias en TIC para su uso en educación, editorial UTP Hanneman, R. A. y Riddle M. (2005). Introduction to social network meth ods. 10. Centrality and power, http://faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/ C10_Centrality.html |
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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/openAccessGuilleumas García, Rosa MaríaGil Ramírez, Hernan2023-11-16T17:00:10Z2023-11-16T17:00:10Z2023https://hdl.handle.net/11059/14862https://doi.org/10.22517/9789587228694Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeLa pandemia del COVID-19 obligó a los sistemas educativos mundiales a enfrentar una situación sin precedentes, en la que docentes, estudiantes, procesos académicos y administrativos necesitaron pasar de forma inmediata, generalizada y sin preparación previa a los espacios virtuales. En este escenario, Twitter se convierte en una herramienta fundamental para poder lograr una visión lo más amplia posible de lo sucedido a través de los millones de personas que utilizan este espacio para comunicar sus vivencias, opiniones y sentimientos. Para ello es importante analizar la opinión de las personas que, a través de Twitter, hicieron oír su voz en relación con la educación en los tiempos del COVID-19, con el objeto de identificar los usuarios potencialmente más influyentes, las tendencias en los temas de interés y la polarización de la sociedad en torno a la educación en este particular momento de la historia. En el libro se examina el impacto de la pandemia de COVID-19 en la educación, destacando cómo los cambios que se dieron en la enseñanza durante ese tiempo van a generar transformaciones en el sistema educativo y la sociedad. El análisis de los tuits reveló patrones significativos: La evaluación de sentimientos en los tuits resaltó una prevalencia de mensajes positivos, particularmente en momentos de implementación de medidas sanitarias y discusión sobre la evaluación estudiantil. Los temas más discutidos involucraban la salud, educación virtual y preocupaciones sociales. Los usuarios más influyentes se asociaron mayoritariamente con medios de comunicación. El estudio proporciona una visión detallada de las preocupaciones, los intereses y la dinámica de la influencia en el ámbito educativo durante la pandemia, subrayando la importancia de comprender estos fenómenos para impulsar cambios significativos en la educación.The COVID-19 pandemic forced global education systems to confront an unprecedented situation, in which teachers, students, academic and administrative processes needed to transition immediately, universally and without prior preparation to virtual spaces. In this scenario, Twitter becomes a fundamental tool to achieve the broadest possible insight into what happened, thanks to the millions of people who use this platform to share their experiences, opinions, and feelings. To do this, it is important to analyze the opinions of those who, through Twitter, voiced their concerns regarding education during the times of COVID-19, with the aim of identifying potentially influential users, trends in topics of interest, and societal polarization around education in this particular moment in history. The book examines the impact of the COVID-19 pandemic on education, highlighting how changes in teaching at this time will generate transformations in the educational system and in society itself. The analysis of tweets revealed significant patterns: Sentiment analysis of the tweets highlighted a prevalence of positive messages, particularly during the implementation of health measures, and discussions about student assessment. The most discussed topics involved health, virtual education, and social concerns. The most influential users were predominantly associated with the media. The study provides a detailed insight into the concerns, interests, and the dynamics of influence in education during the pandemic, emphasizing the importance of understanding these phenomena to drive significant transformations in education.CONTENIDO INTRODUCCIÓN ............................................................................................................ 7 CAPÍTULO UNO Contexto ...................................................................................................................... 9 CAPÍTULO DOS Perspectiva Teórica .................................................................................................... 25 2.1. Coronavirus COVID-19 ...................................................................... 27 2.2. Educación en tiempos del COVID-19................................................. 30 2.3. Twitter como sensor social.................................................................. 35 CAPÍTULO TRES Antecedentes de Investigación .................................................................................. 37 3.1. Medidas de control sanitario ............................................................... 41 3.2. Medidas públicas................................................................................. 43 3.3. Información ......................................................................................... 43 3.4. Temas Varios ....................................................................................... 45 CAPÍTULO CINCO Análisis de Datos....................................................................................................... 59 5.1.1. Nivel General ................................................................................... 61 Cantidad de usuarios que publican los tuits..................................... 62 Fuentes desde las que se publicaron los tuits................................... 63 Relaciones predominantes en los tuits ............................................. 64 Representación gráfica de la red de comunicación .......................... 65 Métricas generales de la red............................................................. 67 5.1.2. Nivel Individual................................................................................ 68 Centralidad de Grado (Degree Centrality) por período.................... 68 Usuarios con mayores valores de In-Degree por período ................ 69 Usuarios con mayores valores de Out-Degree por período ............. 70 Usuarios con mayores valores de Betweenness Centrality ............. 71 Usuarios con mayores valores de Closeness Centrality................... 73 Usuarios con mayores valores de Eigenvector Centrality................ 73 5.1.3. Nivel Grupos.................................................................................... 75 5.2. Tendencia de la polaridad de los sentimientos................................. 79 5.2.1. Tuits por sentimiento........................................................................ 79 5.2.2. Sentimientos en función del tiempo................................................. 80 5.2.3. Comparación de los sentimientos con otras variables...................... 83 Sentimiento y tipos de relaciones .................................................... 83 Sentimiento y retuits ........................................................................ 85 Sentimiento y Me gusta.................................................................... 87 CAPÍTULO CUATRO Metodología............................................................................................................... 49 5.1. Estructura de la red de comunicación .............................................. 61 Sentimiento y emojis........................................................................ 90 Sentimiento y Multimedia................................................................ 91 5.3. Tendencias en los temas de interés...................................................... 95 5.3.1. Tendencias en los temas de interés, asociados a las palabras con mayor frecuencia de uso............................................................ 95 Tuits positivos.................................................................................. 95 Tuits negativos ................................................................................. 97 Tuits neutros..................................................................................... 99 5.3.2. Sentimiento y hashtags................................................................... 100 5.3.4. Tendencia en el uso de dominios Web............................................ 102 5.4. Usuarios potencialmente más influyentes...................................... 106 5.4.1. Cantidad de usuarios únicos por período y por sentimiento .......... 107 5.4.2. Usuarios potencialmente más influyentes para cada tipo de sentimiento.. 108 5.4.3. Análisis de componentes principales (PCA).................................. 113 CAPÍTULO SEIS Conclusiones ........................................................................................................... 123 BIBLIOGRAFÍA........................................................................................................... 132144 Páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraPereiraTrabajos de investigaciónAbd-Alrazaq A., Alhuwail D., Househ M., Hai M., y Shah Z. (2020). Top concerns of tweeters during the COVID-19 pandemic: A surveillance study, DOI: https://doi.org/10.2196/19016Ahlgren M. (2020), 50 + ESTADÍSTICAS Y HECHOS DE TWITTER PARA 2020, https://www.websitehostingrating.com/es/twitter-statistics/Alves F., Sánchez R., y Regattieri P. (2020). Identifying Fine-Grained Opinion and Classifying Polarity on Coronavirus Pandemic, DOI: https:// doi.org/10.1007/978-3-030-61377-8_35Amat J. (2017). Text mining con R: ejemplo práctico Twitter, https://rpubs. com/Joaquin_AR/334526Banco Mundial (2020), Suscripciones a telefonía móvil (por cada 100 per sonas), https://datos.bancomundial.org/indicator/IT.CEL.SETS.PBarabási, A. L. (2016). The Scale-Free Property, en Network Sicence, http://networksciencebook.com/chapter/4BBC (2020). Coronavirus: las pandemias que pusieron al mundo en alerta en la historia reciente (y cómo se afrontaron), https://www.bbc.com/mun do/noticias-51843449BBC-NEWS (2020). ¿Qué se puede aprender de países que están levan tando confinamiento?, https://www.eltiempo.com/cultura/entretenimiento/ cuarentena-por-coronavirus-que-podemos-aprender-de-los-paises-que-es tan-levantando-el-confinamiento-49134Casas A. (2019), iPhone vs Android: cuota de mercado, https://www. pcworld.es/articulos/smartphones/iphone-vs-android-cuota-de-merca do-3692825Chakraborty K., Bhatia S., Bhattacharyya S., Platos J., Bag R., Hassanien A. E. (2020). Sentiment Analysis of COVID-19 tweets by Deep Learning Classifiers—A study to show how popularity is affecting accuracy in social media, DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106754Chandrasekaran R., Mehta V., Valkunde T., Moustakas E. (2020). Topics, Trends, and Sentiments of Tuits About the COVID-19 Pandemic: Temporal Infoveillance Study, DOI: https://doi.org/10.2196/22624Chong M. (2016). Sentiment analysis and topic extraction of the Twitter net work of #prayforparis, http://dx.doi.org/10.1002/pra2.2016.1450530113Congosto M. (2022). Hilo Twitter de 11 de abril de 2022 sobre distinguir entre “cuenta suspenda” y “cuenta no existe”, https://twitter.com/search?- q=%40congosto%20suspendida&src=typed_queryCue F. (2020). Europa flexibiliza las medidas de confinamiento frente al Covid-19, https://www.france24.com/es/20200510-europa-flexibiliza-me didas-confinamiento-covid19ECDC (2020). Situation update worldwide, as of 20 March 2020, https:// www.ecdc.europa.eu/en/geographical-distribution-2019-ncov-casesEl Tiempo (2020). Universidades anuncian descuentos en matrículas por coronavirus, https://www.eltiempo.com/vida/educacion/universida des-anuncian-descuentos-en-matriculas-por-coronavirus-49175García-Márquez, G. (1967). Cien años de soledad, editorial PlanetaGil H., y Guilleumas R.M. (2019). Twitter en la detección de tendencias en TIC para su uso en educación, editorial UTPHanneman, R. A. y Riddle M. (2005). Introduction to social network meth ods. 10. Centrality and power, http://faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/ C10_Centrality.html370 - Educación::371 - Escuelas y actividades; educación especialTecnología educativaMedios de comunicación en educaciónEducación a distanciaCovid 19 - EducaciónTwitter - Análisis de redes socialesAnálisis - SentimientosConversaciones en twitter sobre educación en tiempos del Covid-19. Sentimientos, temas predominantes y usuarios influyentesLibroinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33Textinfo:eu-repo/semantics/bookPublication4-21-7Temas y sentimientos predominantes en las publicaciones de Twitter sobre la educación en tiempos del Covid-19ORIGINALConversaciones en Twitter sobre educación en tiempos del covid-19-2.pdfConversaciones en Twitter sobre educación en tiempos del covid-19-2.pdfapplication/pdf5785092https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/7398a9d6-e20d-479d-8ab1-a7f12db7d63c/downloade5dc32fc9d8d19af0864e0af24c1d551MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/0ffedfaf-fcc8-4341-ac43-6efcbf30638e/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52TEXTConversaciones en Twitter sobre educación en tiempos del covid-19-2.pdf.txtConversaciones en Twitter sobre educación en tiempos del covid-19-2.pdf.txtExtracted texttext/plain271271https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/042fa7eb-d595-4651-a044-9889015a0b1f/downloadd5e9f9c50aa70bddd56f959cace4568cMD53THUMBNAILconversación twitter.PNGimage/png405224https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/8c97d809-4b88-4580-adc2-d6789b77aa45/downloadafc93f18c0b696552bffa38a8a3f0b10MD54Conversaciones en Twitter sobre educación en tiempos del covid-19-2.pdf.jpgConversaciones en Twitter sobre educación en tiempos del covid-19-2.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6755https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/c722ff18-4915-4ab6-bb70-41f35e52b292/downloadbd4ebe7540d83b5ea40bda67d8fb55b6MD5511059/14862oai:dspace7-utp.metabuscador.org:11059/148622024-09-05 16:45:35.46https://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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