Claves para analizar datos en Twitter: Recolección y procesamiento de corpus

• Autores: Bonilla Neira, Laura Cristina
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: CONSTRUCCIÓN DE CORPUS; DISCURSO DIGITAL; ANÁLISIS DEL DISCURSO; METODOLOGÍA; NETNOGRAFÍA; TWITTER
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

El objetivo de este trabajo es presentar una propuesta metodológica para el análisis de datos de Twitter con un enfoque mixto. Específicamente, el procedimiento de recolección y procesamiento de la información se caracteriza por retomar recursos cualitativos y cuantitativos, así como por la construcción de un corpus manejable para un posterior análisis cualitativo. El procedimiento para abordar los discursos digitales de Twitter consiste en: 1) registro de la etnografía virtual, 2) recolección de los datos por medio de la API de Twitter usando Python; 3) visualización y filtrado de los datos con Open Refine; 4) construcción del corpus 5) categorización y etiquetado de los enunciados verbo-icónicos con Atlas.ti. El trabajo reconstruye el recorrido metodológico llevado a cabo en una investigación doctoral en curso con enfoque cualitativo, de la cual se extraen los ejemplos, con el fin de ofrecer una ruta accesible que pueda ser replicada en investigaciones con este tipo de datos.
This paper aims to present a methodological proposal for the analysis of Twitter data from a mixed approach. Specifically, the procedure for collecting and processing information is characterized by the use of qualitative and quantitative resources, as well as the construction of a manageable corpus for subsequent qualitative analysis. The procedure to approach Twitter digital discourses consists of the following route: 1) virtual ethnography registration; 2) data collection through the Twitter API using Python; 3) visualisation and filtering of the data with Open Refine; 4) corpus construction; 5) categorisation and labelling of the iconic verb utterances with Atlas. ti. The paper reconstructs the methodological path carried out in ongoing doctoral research with a qualitative approach, from which the examples are extracted, to offer an accessible route that can be replicated in research with this type of data.
L'objectif de cet article est de présenter une proposition méthodologique pour l'analyse des données Twitter avec une approche mixte. Plus précisément, la procédure de collecte et de traitement des données est caractérisée par la réutilisation de ressources qualitatives et quantitatives, ainsi que par la construction d'un corpus gérable pour une analyse qualitative ultérieure. La procédure pour aborder des discours numériques de Twitter consiste à : 1) enregistrement de l'ethnographie virtuelle, 2) collecte des données au moyen de l'API Twitter en utilisant Python ; 3) visualisation et filtrage des données avec Open Refine ; 4) construction du corpus 5) catégorisation et étiquetage des énoncés verbo-iconiques avec Atlas.ti. L'article reconstruit le parcours méthodologique réalisé dans une recherche doctorale en cours avec une approche qualitative, d'où sont extraits les exemples, afin d'en offrir un parcours accessible et rééditable dans les recherches avec ce type de données.
O objetivo deste trabalho é apresentar uma proposta metodológica para a análise de dados do Twitter com uma abordagem mista. Especificamente, o procedimento de coleta e tratamento da informação caracteriza-se pela utilização de recursos qualitativos e quantitativos, bem como pela construção de um corpus gerenciável para posterior análise qualitativa. O procedimento de abordagem dos discursos digitais do Twitter consiste em: 1) registro da etnografia virtual; 2) coleta de dados por meio da API do Twitter utilizando Python; 3) visualização e filtragem de dados com Open Refine; 4) construção do corpus 5) categorização e rotulagem dos enunciados verboicônicos com o Atlas.ti. O trabalho reconstrói o percurso metodológico realizado em uma pesquisa de doutorado em andamento com abordagem qualitativa, de onde são extraídos os exemplos, a fim de oferecer um percurso acessível que possa ser replicado em pesquisas com esse tipo de dado.
Fil: Bonilla Neira, Laura Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Filosofía y Letras. Instituto de Lingüística; Argentina