Identificación de la correlación entre los sentimientos identificados en Twitter y la movilidad poblacional en el periodo de cuarentena en el Perú

Barrientos Porras, Franklin Paul

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dc.contributor.advisor	Mallma Salazar, Patricia Silvia	es_ES
dc.contributor.author	Barrientos Porras, Franklin Paul	es_ES
dc.date.accessioned	2022-09-29T15:09:40Z
dc.date.available	2022-09-29T15:09:40Z
dc.date.issued	2022
dc.identifier.other	203561	es_ES
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12866/12233
dc.description.abstract	Introducción: La cuarentena por COVID 19 ha afectado en gran medida en la salud mental de las personas, donde esto podría llevar al incumplimiento de la misma. A su vez, existe evidencia la cual establece que las redes sociales pueden ser usadas para medir el estado emocional de las personas. Objetivo: Identificar la correlación entre la opinión pública en Twitter mediante el Análisis de Sentimiento y la movilidad poblacional en el Perú durante el periodo de la cuarentena. Métodos: Se realizó un estudio transversal. La muestra está constituida por las publicaciones (tweets) realizadas en Twitter durante el periodo de cuarentena en el Perú y cuya temática esté relacionada a este período de confinamiento. Para la determinación de la opinión pública se utilizó el análisis de sentimientos y los datos de movilidad fueron obtenidos a través de los reportes de movilidad Google. Para identificar la asociación entre estas dos variables hicimos uso de la regresión de Poisson. Resultados: Se encontró que la proporción de tweets categorizados como negativos fueron de 84.55% mientras que los tweets positivos fueron un 14.09%. Durante la etapa inicial de la cuarentena se observó una reducción porcentual de hasta un 80% en la movilidad poblacional, pero a medida que transcurrían los días esta se iba incrementando hasta observar una reducción porcentual en la movilidad de solo un 25%. El análisis estadístico no evidencia una asociación estadísticamente significativa entre las variables de interés. Conclusiones: No se encontró una asociación entre la opinión pública en Twitter y la movilidad poblacional durante el periodo de la cuarentena en el Perú.	es_ES
dc.description.abstract	Background: COVID-19 lockdown has greatly affected people's mental health, where this could lead to non-compliance with it. In turn, there is evidence which establishes that social networks can be used to measure the emotional state of people. Objective: Identify the correlation between public opinion on Twitter through Sentiment Analysis and population mobility in Peru in COVID-19 lockdown. Methods: A cross-sectional study was carried out. The sample is made up of the publications (tweets) made on Twitter during the lockdown in Peru and whose theme is related to quarantine. To determine public opinion, sentiment analysis was used and mobility data were obtained through Google mobility reports. To identify the association between these two variables we used the Poisson regression. Results: It was found that the proportion of tweets categorized as negative were 84.55% meanwhile tweets categorized as positive were 14.09%. During the initial stage of quarantine, a percentage reduction of up to 80% in population mobility was observed, but as the days passed, this increased until a percentage reduction in mobility of only 25% was observed. The statistical analysis does not show a statistically significant association between the variables of interest. Conclusions: No association was found between public opinion on Twitter and population mobility during lockdown in Peru.	es_ES
dc.format	application/pdf	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Peruana Cayetano Heredia	es_ES
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es_ES
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es	es_ES
dc.subject	Análisis de Sentimiento	es_ES
dc.subject	Movilidad Poblacional	es_ES
dc.subject	COVID-19	es_ES
dc.subject	Opinión Pública	es_ES
dc.subject	Salud Mental	es_ES
dc.title	Identificación de la correlación entre los sentimientos identificados en Twitter y la movilidad poblacional en el periodo de cuarentena en el Perú	es_ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis	es_ES
thesis.degree.name	Maestro en Informática Biomédica en Salud Global con mención en Informática en Salud	es_ES
thesis.degree.grantor	Universidad Peruana Cayetano Heredia. Escuela de Posgrado Víctor Alzamora Castro	es_ES
thesis.degree.discipline	Informática Biomédica en Salud Global con mención en Informática en Salud	es_ES
dc.publisher.country	PE	es_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00	es_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.24	es_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.05	es_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08	es_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.04.02	es_ES
renati.author.dni	47013909
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-6084-3099	es_ES
renati.advisor.dni	10130480
renati.type	http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis	es_ES
renati.level	http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestro	es_ES
renati.discipline	919267	es_ES
renati.juror	Ojeda Mercado, Giancarlo	es_ES
renati.juror	Carbajal Arroyo, Luz Aurora	es_ES
renati.juror	Castillo Martell, Walter Humberto	es_ES