Análisis de sentimientos acerca de la inmunoterapia con alérgenos en Twitter mediante un modelo de procesamiento natural de lenguaje

Abstract

Objetivo: Analizar los sentimientos acerca de la inmunoterapia alérgeno-específica en Twitter mediante el modelo VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner). Métodos: Se utilizaron tweets relacionados con la inmunoterapia alérgeno-específica obtenidos a través del API (Application Programming Interface) de Twitter. Se incorporaron las palabras clave “allergy shot” en el período comprendido entre el 1 de enero de 2012 y el 31 de diciembre de 2022. Los datos obtenidos fueron procesados, eliminando las URL, nombres de usuarios, hashtags, espacios múltiples y tweets duplicados. Posteriormente, se realizó un análisis de sentimientos utilizando el modelo VADER. Resultados: Se recolectaron 34,711 tweets, de los que se eliminaron 1928. De los 32,783 tweets restantes, se encontró que el 32.41% de los usuarios expresó un sentimiento negativo, el 31.11% un sentimiento neutral y el 36.47% un sentimiento positivo, con una media de polaridad de 0.02751 (neutral) a lo largo de los 11 años. Conclusiones: La polaridad media de los tweets acerca de la inmunoterapia alérgeno-específica es neutral a lo largo de los 11 años analizados. Existe un aumento anual en la polaridad media positiva a lo largo de los años, sobre todo entre 2017, 2018 y 2022. La cantidad de tweets disminuyó con el tiempo.

Keywords

• Sentimiento
• Inmunoterapia alérgeno-específica
• Twitter
• Sentimiento positivo
• VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)
• API (Application Programming Interface)