Narrativas digitales de la COVID-19 en Twitter: de los datos a la interpretación

Abstract

The bilingual project Digital Narratives of COVID-19 brings together researchers, programmers, and stu- dents from the University of Miami and CONICET (Argentina). DHCovid aims to analyze and interpret Twitter data (in English and Spanish) on the SARS-CoV -2 global pandemic from the end of April 2020 to May 2021, through quantitative methods and tools used in the field of DH. This article explores the differ- ent methods and tools that the project has used, from basic search platforms and semi-automated text- mining to more complex and more or less supervised ones. The paper additionally discusses how this set of tweets was collected to study the narratives and emerging issues about the pandemic in South Florida and specific Spanish-speaking countries (Argentina, Mexico, Peru, Colombia, Ecuador, Spain). Furthermore, it presents the GitHub and Zenodo data repository as well as some of the tools developed by the project. Finally, work with data mining, frequency analysis of terms and concordances, and topic modeling will be exhibited.

El proyecto bilingüe Narrativas digitales de la COVID -19 (DHCovid) reúne a participantes de la Universidad de Miami (EE. UU.) y CONICET (Argentina). Tiene como objetivo analizar e interpretar datos (en inglés y español) sobre la pandemia global de SARS-CoV-2 procedentes de Twitter desde finales de abril de 2020 hasta mayo 2021, por medio de métodos y herramientas cuantitativos utilizados en el campo de las Humanidades Digitales. Se presentarán distintos métodos y herramientas empleados, desde plataformas simples de búsqueda y minería semi- automatizada a otras más complejas y humanamente semi-supervisadas. Asimismo, se describirá cómo se ha realizado la recopilación de tweets para estudiar narrativas y temas sobre la pandemia en diversas zonas de habla hispana (Argentina, México, Perú, Colombia, Ecuador, España); donde se haya el repositorio de datos de GitHub y Zenodo así como otras herramientas desarrolladas por el proyecto. Finalmente, se exhibirá lo trabajado con minería de datos, análisis de frecuencia de términos y concordancias, y topic modeling.