[ES] Las dinámicas de comunicación de los participantes en la campaña Stop Hate for Profit a través del ARS, se analizan tras la colecta de tweets con la API de Twitter entre 25/06/2020 y el 07/08/2020 en RStudio. Se identifican los actores más populares y activos. El sentiment analysis arrojó la prevalencia de sentimientos positivos en la emisión de opiniones durante la campaña.[EN] The communication dynamics of the actors participating in the Stop Hate for Profit campaign are analyzed using social networks analysis. The recollection of tweets was carried out using the Twitter API in RStudio from June 25-August 7, 2020. The most popular and most active actors are described. The use of sentiment analysis showed the prevalence of positive se...
This document intends to analyze the sentiments underlying COVID-19 vaccination tweets. To achieve t...
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Due to the massive rise of users in social media, the presence of verbal abuse, hate speech and bull...
The rapid spread of hate speech through social networks to a large number of people has generated de...
Analysis of emerging issues in social networks applies to the views expressing individual users, to ...
El Análisis de Sentimientos es una técnica muy popular para el estudio de redes sociales. Una de la...
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Social Media are sensors in the real world that can be used to measure the pulse of societies. Howe...
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Social Media are sensors in the real world that can be used to measure the pulse of societies. Howev...
The social network analysis consists of examining structures of entities: data, objects, groups of p...
Conocer la opinión de un sector de la población puede ser tan importante para lanzar un producto, co...
Social networks are portals that offer platforms where people freely share their opinions and emotio...
Since its beginning, the refugee crisis has produced a lot of public opinion through social networks...
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