La relación entre los casos de Covid-19 y su impacto en Twitter

Abstract

[ES] Este trabajo plantea dos estudios que analizan la relación entre la COVID-19 y las menciones relacionadas con la pandemia en la red social Twitter. Más concretamente, en el primer estudio realizaremos un análisis de variación en la respuesta social en el lapso que se corresponde, en rasgos generales, con el periodo de confinamiento obligatorio. El resultado es que los mensajes enviados son mayormente positivos o neutrales y esto no varía significativamente a lo largo del tiempo. En el segundo estudio comprobaremos la existencia de vínculos y correlaciones entre los tuits publicados relacionados con la enfermedad y la propagación real de la enfermedad en distintos países. A diferencia de lo que podríamos esperar, el resultado obtenido de este análisis es que en todos los países incluidos en el estudio el número de tuits disminuye a lo largo del tiempo, mientras que los casos de contagiados continúan aumentando. Este proyecto ha sido realizado a partir de datos de Twitter y cifras reales de infectados por la COVID-19 proporcionados por entidades internacionales. Para el análisis de los datos y su representación se ha usado el lenguaje de programación Python junto con un cuaderno local de Jupyter y la plataforma web Google Colab.

[EN] This work proposes two studies that analyze the relation between COVID-19 and the mentions related to the pandemic on the social network Twitter. More specifically, in the first study, we will carry out an analysis of the variation in the social response during a period that corresponds, in general, with the time of mandatory lockdowns. The result is that people¿s messages stay mostly positive or neutral, and this fact does not change significantly as time passes. In the second study, we verify the existence of links and correlations between the published tweets related to the disease and its actual spread in different countries. Unlike what we might expect, the result obtained in this analysis is that in all of the countries included in the study the number of tweets decreases in time while the cases of infected people continue to increase. This project has been carried out using data from Twitter as well as real data regarding the spread of COVID-19 provided by international entities. Python, a local Jupyter notebook and Google Colab platform have been used to analyze and visualize data.

[CA] Aquest treball planteja dos estudis que analitzen la relació entre la COVID-19 i les mencions relacionades amb la pandemia a la xarxa social Twitter. Més concretamente, en el primer estudi farem un anàlisi de la variació a la resposta social en el lapse que es correspon, a trets generals, amb el periode de confinament obligatòri. El resultat és que els missatges enviats són majoritàriament positius o neutrals i açò no varia significativament al llarg del temps. Al segon anàlisi comprovarem l’existència de vincles i correlacions entre els tuits publicats relacionats amb l’enfermetat i la propagació real de la enfermetat a distints països. A diferencia del que podríe, esperar, el resultat obtingut en aquest anàlisi és que a tots els paisos inclosos en l’estudi el nombre de tuits disminueix al llarg del temps, mentre que els casos de contagiats continuen aumentant. Aquest projecte ha estat realitzat a partir de dades de Twitter i xifres reals de contagiats per la COVID-19 proporcionats per entitats internacionals. Per a l’anàlisi de les dades i la seua representación s’ha utilitzat el llenguatge de programación Python juntament amb un quadern local de Jupyter i la plataforma web Google Colab.