Una aproximación a los temas acerca del COVID-19: Aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural sobre comentarios de lectores de noticias digitales

Abstract

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 al 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 toṕicos, independiente de la métrica utilizada y del diario analizado.

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.