Introducción

Hoy en día se generan datos basados en texto constantemente y de modo abundante. El análisis de sentimiento es una forma de medir las actitudes y opiniones expresadas en el texto (Silge y Robinson, 2017). En este curso analizaremos textos usando el ecosistema tidyverse y otros paquetes relacionados. Aunque hay formas diferentes de aproximarse al análisis de datos en R, tidyverse es un conjunto de paquetes de R diseñados para trabajar de forma coherente con datos tabulares, siguiendo una misma filosofía y gramática.

En la actualidad, existe un fuerte consenso científico sobre el cambio climático antropogénico, reflejado de manera explícita en los informes del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático de las Naciones Unidas (IPCC). No obstante, este consenso no se ha traducido plenamente en el debate público. Hoy, el cambio climático constituye uno de los temas más relevantes y controvertidos en noticias, política y el debate popular. Debido a que ha generado opiniones divididas de manera constante, resulta particularmente interesante como caso de estudio para el análisis de sentimientos. En este trabajo se analizan cerca de 600 segmentos informativos sobre el cambio climático emitidos por tres cadenas de televisión estadounidenses a lo largo de ocho años.

La pregunta que podemos hacernos es si las cadenas de televisión tienen un tratamiento informativo sobre el cambio climático distinto .

Capítulo 1 : Texto como dato

Capítulo 2 : Análisis de Sentimientos

Capítulo 3 : Dinámica temporal de Sentimientos

Capítulo 4 : Relaciones entre palabras

Caso estudio : Netflix