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https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18296| Title: | Una arquitectura conceptual para el análisis de contenido sobre el aborto utilizando la plataforma Twitter |
| metadata.dc.title.en: | A conceptual architecture for content analysis about abortion using the Twitter platform |
| Authors: | Roldán Robles, Paolo Roberto Umaquinga Criollo, Ana Cristina García Santillán, Janneth Alexandra Herrera Granda, Israel David García Santillán, Iván Danilo |
| metadata.dc.contributor.orcid: | https://orcid.org/0000-0001-9447-9400 https://orcid.org/0009-0000-9475-0950 https://orcid.org/0000-0002-4465-9419 https://orcid.org/0000-0001-6404-5185 |
| metadata.dc.type: | Article |
| Keywords: | ANÁLISIS DE CONTENIDO;ABORTO;REDES SOCIALES;RECOLECCIÓN DE DATOS |
| metadata.dc.subject.en: | DATA MINING;CONTENT ANALYSIS;ABORTION;SOCIAL NETWORKS |
| Issue Date: | 15-Dec-2025 |
| metadata.dc.date.created: | 1-Apr-2019 |
| Publisher: | Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação |
| Abstract: | Este artículo presenta una arquitectura conceptual para el análisis de contenido sobre las opiniones expresadas en Twitter acerca del aborto. La arquitectura constó de cinco etapas: autenticación, recolección de datos, limpieza y procesamiento de datos, modelado y análisis, y presentación de resultados. En la recolección de datos, se tomó una muestra de tuits enviados desde Ecuador en 2018. Todos los tuits no relacionados con el tema fueron eliminados. En el modelado, se separaron en dos categorías: a favor y en contra del aborto, utilizando los clasificadores Naive Bayes y el árbol de decisión. Finalmente, los resultados fueron presentados en forma de gráficos estadísticos, nubes de palabras y mapas de calor. Durante el desarrollo, también se utilizó la plataforma Google Maps, donde los scripts fueron elaborados en Python utilizando el Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) Spyder (Python 3.6), que forma parte de la plataforma Anaconda. Los resultados obtenidos mostraron, en promedio, una posición mayoritaria en contra del aborto en Ecuador. |
| metadata.dc.description.abstract-en: | This paper presents a conceptual architecture for content analysis about the opinions expressed on Twitter about abortion. The architecture consisted of five stages: authentication, data collection, data cleaning & processing, modeling & analysis, and presentation of results. In the data collection, a simple size of tweets sent from Ecuador was taken in 2018. All tweets that were not related to the topic were eliminated. In the modeling, it was separated into two categories for and against abortion, where the Naive Bayes and decision tree classifiers were used. Finally, the results were presented in the form of statistical graphs, word clouds and heat maps. During the development, the Google maps platform was also used, where the scripts were made in Python using the Integrated Development Environment (IDE) Spyder (Python 3.6), which is part of the Anaconda platform. The results obtained showed, on average, a majority position against abortion in Ecuador. |
| URI: | https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18296 |
| metadata.dc.identifier.doi: | http://www.risti.xyz/issues/ristie22.pdf |
| ISSN: | 1646-9895 |
| metadata.dc.coverage: | Ibarra. Ecuador |
| metadata.dc.description.degree: | N/A |
| Appears in Collections: | Artículos |
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