El análisis de sentimientos o minerÃa 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, compañÃas, eventos y temas de interés actual. En tal sentido, este estudio 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 librerÃas especÃficas 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 librerÃas: 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, paÃs, 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, asà como por la polaridad, se aprecia consenso en torno a las vacunas Soberana 02 y Abdala.
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