Explorando tendencias sociales en las discusiones sobre cohousing y coliving en X(Twitter) mediante el uso de técnicas de PNL y de análisis de texto
La investigación analiza las tendencias y variaciones en las discusiones relacionadas con cohousing y coliving en la red social X (anteriormente conocida como Twitter) entre 2019 y 2022. Utilizando técnicas avanzadas de análisis de redes de texto, la investigación utilizó Python y Snscrape para el p...
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| Published in: | Pixel-bit : revista de medios y educación no. 71; pp. 25 - 41 |
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| Main Authors: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Sevilla
01-07-2024
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| Subjects: | |
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| Summary: | La investigación analiza las tendencias y variaciones en las discusiones relacionadas con cohousing y coliving en la red social X (anteriormente conocida como Twitter) entre 2019 y 2022. Utilizando técnicas avanzadas de análisis de redes de texto, la investigación utilizó Python y Snscrape para el preprocesamiento de texto, seguido por la construcción de gráficos de red y la detección de comunidades. El estudio emplea modelos de Asignación Latente de Dirichlet (LDA) para identificar los temas de discusión en los tweets y calcula el tf-idf de bigramas dentro de los principales clusters temáticos. Este estudio evalúa la importancia relativa de estos bigramas en función de su frecuencia en los documentos analizados. Los resultados revelan un patrón fractal de propagación de influencia dentro de la red social X. Temas clave como espacios de trabajo compartido, pisos en alquiler y planificación urbana destacan de manera prominente en las discusiones sobre la vivienda colaborativa, demostrando el impacto multifacético de los modelos de convivencia en diversas poblaciones. Esta investigación proporciona información esencial sobre el intrincado panorama de las conversaciones sobre la vivienda colaborativa, resaltando el papel fundamental de los modelos de convivencia en la atención de desafíos contemporáneos. |
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| ISSN: | 1133-8482 2171-7966 |
| DOI: | 10.12795/pixelbit.107991 |