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La comunicación en tiempos del coronavirus (III): Análisis temático de Twitter en España con modelo específico COVID-19

Este es el tercer artículo de la serie sobre análisis de contenidos generados por medios de comunicación y usuarios en redes sociales en torno al coronavirus, aplicando nuestra experiencia y nuestras soluciones de Text Analytics para analizar el ingente volumen de información en lenguaje natural disponible.

Este estudio es la continuación del análisis temático de Twitter en España, pero aplicando el modelo de categorización específico que desarrollamos con la temática del coronavirus (modelo COVID-19), utilizado en el análisis temático de noticias en medios digitales de España. El objetivo es analizar el interés temático en Twitter, utilizando el modelo específico desarrollado, en cada Comunidad Autónoma, en los últimos 10 días.

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Los hechos asombrosos de los superhéroes de la analítica de texto

En los últimos años, la gran explosión de contenido generado por los usuarios en los medios sociales (redes, foros, comunidades) ha aumentado significativamente la necesidad de extraer información de esos textos no estructurados. Por extraño que parezca, los extraordinarios logros de los superhéroes de la analítica de texto en realidad son fruto de lo que una tecnología adecuada (en manos de personas corrientes) puede llegar a ofrecer.

Superhéroes de la analítica de texto

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#TuitometroMadrid: un demostrador de la potencia de MeaningCloud

Utilizando las APIs de MeaningCloud y en unos pocos días hemos desarrollado una herramienta de monitorización social acerca de un tema de gran actualidad: las próximas elecciones locales y autonómicas en España.

Con la gran expectación despertada por las próximas elecciones del 24 de mayo, han aparecido varias las iniciativas que tratan de analizar la conversación en medios sociales sobre las diversas opciones políticas.
Queremos hablaros de una que, si bien no va a ganar la medalla a la primera en llegar, sin duda va a ganarla a la más rápida (luego os explicamos esta aparente contradicción).
En MeaningCloud hemos desarrollado #TuitometroMadrid, una aplicación que permite analizar en tiempo real y de manera completa la conversación en Twitter alrededor de partidos y candidatos en la Comunidad y Ayuntamiento de Madrid.

TuitometroMadrid Home

#TuitometroMadrid permite monitorizar el buzz, la opinión y los términos y hashtags más relevantes alrededor de cada opción política y compararlas agregadamente.

 

TuitometroMadrid Sentiment

¿Por qué decimos que es la más rápida? Porque además de ofrecer la información casi en tiempo real (y no como informes a posteriori) ha sido la de desarrollo más veloz: usando las API de MeaningCloud un ingeniero implementó todo el análisis semántico de los contenidos sociales en menos de un día.
Aparte de su utilidad como herramienta informativa, #TuitometroMadrid es una demostración de que las tecnologías de análisis semántico sirven para resolver problemas reales de manera sencilla y asequible.

¿Quieres incorporar el análisis semántico a tus aplicaciones de la manera más sencilla, personalizable y asequible? Usa gratuitamente MeaningCloud.


Mejorando la gestión de emergencias analizando contenidos en redes sociales

¿Servir a los ciudadanos sin escuchar los medios sociales?App Llamada Emergencias

Los canales tradicionales de acceso a los servicios de emergencias por parte de los ciudadanos (típicamente a través de los teléfonos 112) deben ser expandidos con el análisis de medios sociales en tiempo real (canales web 2.0). Esta observación es el punto de partida de una de las líneas en las que el Grupo Telefónica (uno de los proveedores de referencia mundiales en sistemas integrados de gestión de emergencias) ha venido trabajando con vistas a su integración en su plataforma SENECA.

 

Cuadro de mando social para gestión de emergencias

Desde Daedalus (ahora MeaningCloud), hemos trabajado para Telefónica en el desarrollo de un cuadro de mando social que analiza y organiza la información compartida en redes sociales (inicialmente Twitter) antes, durante y después de que se produzca un incidente de interés para los servicios de atención a emergencias. Desde el punto de vista funcional, esto conlleva:

  • Recoger las interacciones (tuits) relativos a incidencias en un área geográfica determinada
  • Clasificarlas según el tipo de incidencia (concentraciones, accidentes, desastres naturales…)
  • Identificar la fase en el ciclo de vida de la incidencia (alerta o pre-incidencia, incidencia o post-incidencia)

 

Beneficios para las organizaciones que gestionan emergencias

Anticipar incidentes

Love Parade Duisburg

Anticipación a eventos que, por imprevisibles o por desconocerse su magnitud a priori, deban ser objeto de atención futura por los servicios de atención a emergencias. Dentro de este escenario se encuentran los eventos sobre concentración de personas que son convocados, difundidos o simplemente comentados a través de redes sociales (asistencia a eventos festivos o deportivos, manifestaciones, etc.) Predecir las dimensiones y alcance de estos eventos es fundamental para planificar la atención por parte de las diferentes autoridades. Recordemos en este sentido el caso de los disturbios a raíz de una fiesta de cumpleaños convocada en la localidad holandesa de Haren a través de la red Facebook en 2012 o la tragedia de la Love Parade de Duisburg.

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