Publicación semestral   •  ISSN 2683-2968  •  Marzo 2023   •  Número de revista 7
DOI de la revista: https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e

DOI del número: https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2023.7

Análisis de redes sociales en torno a la emergencia sanitaria de COVID-19

DOI del artículo: https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2022.7.1

Everardo Bárcenas-Patiño, Universidad de Grenoble, ORCID: 0000-0002-1523-1579

Resumen • Introducción  •  Aplicaciones de las redes sociales •  Localización geográfica de publicaciones  • Geolocalización de COVID-19 con Transformadores  •  Conclusiones • Bibliografía •  [Versión PDF]

Resumen

El amplio incremento en el uso de redes sociales, también conocidas como medios sociales, ha detonado estudios de la información publicados a través de las redes sociales con respecto a diversos dominios: elecciones para cargos públicos, desastres naturales, guerras, estados de salud, por mencionar algunos. En este artículo se describe el estado del arte sobre el análisis de redes sociales. Así mismo, se propone un estudio para la identificación de patrones de ubicación de publicaciones en redes sociales con respecto al nivel de contagios COVID-19 en determinadas zonas de la Ciudad de México. Estos patrones pueden ser de utilidad para los actores políticos, sanitarios y/o gubernamentales con la finalidad de tomar medidas de prevención y/o emergencia sanitaria.

Palabras clave: Redes Sociales, Detección de Patrones, COVID-19, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Computacional.


Abstract

Social media analysis of COVID-19 health emergency

The wide and fast adoption of social media technology has triggered recent studies on social media patterns in several domains: poll elections, natural hazards, wars, health conditions, just to mention some. In this paper, we describe the current state-of-the-art of social media pattern detection. Furthermore, we also propose a method to associate social media post locations with COVID-19 infection rate in particular Mexico City areas. These patterns may be useful for policy makers, health and government authorities to prevent and assist during COVID-19 contingency.

Keywords: Social Media, Pattern Detection, COVID-19, Artificial Intelligence, Machine Learning.

Fecha de recepción: 23 de noviembre de 2021
Fecha de publicación: marzo de 2023

Resumen • Introducción  •  Aplicaciones de las redes sociales •  Localización geográfica de publicaciones  • Geolocalización de COVID-19 con Transformadores  •  Conclusiones • Bibliografía •  [Versión PDF]

TIES, REVISTA DE TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN EN EDUCACIÓN SUPERIOR (www.ties.unam.mx) 2023, Año 4, No. 7, marzo 2023, es una publicación semestral editada por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán, C.P. 04510, Ciudad de México, a través de la Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, (DGTIC), Circuito Exterior s/n, Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán, C.P. 04510, Ciudad de México, Teléfono: (55) 56228166, https://www.ties.unam.mx, revista.ties@unam.mx. Editor responsable: Mtra. Lizbeth Luna González. Número de reserva de Derechos de Autor otorgado por INDAUTOR: 04-2019-011816190900-203 ISSN: 2683-2968, ambos otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Responsable de la última actualización de este número, Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, (DGTIC). Circuito Exterior s/n, Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán, C.P. 04510, Ciudad de México, fecha de la última modificación, diciembre de 2022. El contenido de los artículos es responsabilidad de los autores y no refleja el punto de vista de los árbitros, del Editor o de la UNAM. Se autoriza la reproducción total o parcial de los textos aquí publicados siempre y cuando se cite la fuente completa y la dirección electrónica de la publicación. La revista se ha desarrollado sin fines de lucro, con finalidades de diseminación del conocimiento, bajo licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial (CC BY-NC-SA 4.0). Hecho en México, 2023.