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dc.contributor.authorCondor Tinoco, Enrique Edgardo
dc.contributor.authorLoa Navarro, Emerson
dc.contributor.authorHuarcaya Ccoicca, Josué Alexi
dc.contributor.authorCastro Buleje, Carlos Yinmel
dc.date.accessioned2021-08-20T16:28:10Z
dc.date.available2021-08-20T16:28:10Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationCondor-Tinoco, Enrique E., Loa-Navarro, E., Huarcaya-Ccoicca, J. A. y Castro-Buleje, C. Y. (2021). Minería de datos en Twitter: análisis del sentimiento del desempleo en la población hispanohablante en tiempos del COVID-19. En Universidad de Lima (Ed.), Construyendo un mundo inteligente para la sostenibilidad. Actas del III Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas (pp. 195-211), Lima, 17 y 20 de noviembre del 2020. Universidad de Lima, Fondo Editorial.es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/13900
dc.description.abstractCon la aparición del COVID-19, se vino una crisis socioeconómica en cada país que toca esta pandemia; los países hispanohablantes son los más afectados por su estructura económica, es así que autores como Orgaz advierten que el COVID-19 ocasionará global mente que, entre abril y junio del 2020, el 6,7 % de las horas de empleos desaparezca, lo que equivale a perder 195 millones de puestos de trabajo a tiempo completo. Con la finalidad de conocer lo que piensa la población, en la presente investigación se realizó un modelo que permitiría analizar el sentimiento del desempleo en la población hispanohablante en tiempos del COVID-19 en la red social Twitter, haciendo uso de la metodología SEMMA y apoya dos con la herramienta Orange Canvas. En los resultados se obtuvo que, de los seis mil tuits analizados, en los comentarios acerca del tema del desempleo, este tema está asociado con los términos pobreza, pandemia, país y trabajo; también se identificó que los usuarios tienen un sentimiento negativo y neutro en cuanto al tema de desempleo, considerando como un factor principal a la pandemia.es_PE
dc.description.abstractThe onset of the COVID-19 pandemic has caused a socioeconomic crisis in each country hit by the disease, being the Spanish-speaking countries the most affected due to their economic structure. Authors such as Orgaz warn that COVID-19 is expected to wipe out 6.7 % of working hours across the world only between April and June 2020, which is the equivalent of 195 million full-time workers losing their jobs. In order to know people’s opinion, this research developed a model to analyze the emotional effects of unemployment in the Spanish speaking population in times of COVID-19 on Twitter social network using the SEMMA methodology and the Orange Canvas tool. The results showed that, out of the 6,000 tweets analyzed, the unemployment is associated with the terms poverty, pandemic, country and work. It was also determined that Twitter users have a negative and neutral feeling regarding unemployment, and consider the pandemic as its main cause.en_EN
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad de Limaes_PE
dc.relation.ispartofurn:isbn:978-9972-45-563-6
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulimaes_PE
dc.sourceUniversidad de Limaes_PE
dc.subjectMinería de datoses_PE
dc.subjectDesempleoes_PE
dc.subjectEmocioneses_PE
dc.subjectData miningen_EN
dc.subjectUnemploymenten_EN
dc.subjectEmotionsen_EN
dc.subject.classificationIngeniería de sistemas / Softwarees_PE
dc.titleMinería de datos en Twitter: análisis del sentimiento del desempleo en la población hispanohablante en tiempos del COVID-19es_PE
dc.title.alternativeData Mining on Twitter: Sentiment Analysis on Unemployment in the Spanish-Speaking Population in Times of COVID-19en_EN
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_PE
dc.type.otherArtículo de conferencia
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE


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