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El Archivo de la Fundación Federico García Lorca (AFFGL) es el punto de referencia más importante para la investigación lorquiana. En él se conservan todo tipo de objetos y documentos que alguna vez estuvieron en manos del autor: manuscritos, libros, docu... see more

En los últimos tiempos, desde distintos campos de las Ciencias Sociales y las Humanidades –como los Nuevos Estudios de Literacidad, la Semiótica o la Etnografía–, se han desarrollado investigaciones cuyas bases coinciden en algunas ocasiones. Por un lado,... see more

Este trabajo presenta una transcripción de un texto inédito escrito en 1861 por el político y escritor chileno Manuel Antonio Matta. El texto contiene apuntes sobre la vida y obra de su hermano mayor, el abogado y publicista chileno Francisco de Paula Mat... see more

El autor busca desentrañar en qué medida se hallan presentes elementos jurídicos indianos, algunos provenientes del Ius Commune, en el primer manual rioplatense dedicado a los procedimientos judiciales -Prontuario de Práctica Forense-, que compuso el dest... see more

A imitación de la aristocracia de la época napoleónica, Manuel Godoy llevó a cabo excavaciones arqueológicas en la villa que poseyó en Roma durante sus años de exilio, ubicada en el monte Celio. El arquitecto Antonio Celles, quien rehabilitaba el palacio ... see more

Análisis de sentimientos y tópicos sobre las vacunas cubanas Soberana 02 y Abdala en Twitter Análisis de sentimientos y tópicos sobre las vacunas cubanas Soberana 02 y Abdala en TwitterEl análisis de sentimientos o minería de opiniones es una rama de la computación que permite analizar opiniones, sentimientos y emociones en ciertas áreas de interés social como productos, servicios, organizaciones, compañías, eventos y temas de interés actual. En tal sentido se propuso identificar los sentimientos y tópicos presentes en los tweets que hicieron mención a las vacunas cubanas Soberana 02 y Abdala en la red social Twitter. Se optó por los lenguajes de programación Python y R con sus librerías específicas para la ciencia de datos. La primera parte del estudio, que abarcó desde el web scraping hasta la cuantificación de las palabras más usadas, se realizó con Python y las siguientes librerías: tweepy, pandas, re, nltk y matplotlib. Mientras que la segunda, que fue la del análisis de sentimientos y detección de tópicos, se implementó con R y se utilizó: tokenizers, tm, syuzhet, topic modeling, tidyverse, barplot y wordcloud. Se obtuvo que entre los términos con que más se dialoga en Twitter están dosis, vacunas, eficacia, cubanos, candidatos, millones, país, personas, recibido y población. En los tweets las emociones predominantes fueron el miedo y, ligeramente por encima, la confianza; en la polaridad predominó la positiva, como expresión del contexto vivido en el cual se desarrolló la campaña de vacunación. A partir de los tópicos identificados y los términos que se relacionaron con las emociones predominantes, así como por la polaridad, se aprecia consenso en torno a las vacunas Soberana 02 y Abdala.




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