Investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia han desarrollado un marco innovador para la clasificación de sentimientos y descubrimiento de temas en Twitter, particularmente en contextos geopolíticos dinámicos. Utilizando la metodología LDA, lograron identificar tendencias de sentimientos y patrones temáticos en Twitter con relación a acontecimientos como la guerra entre Rusia y Ucrania, recopilando tweets mediante palabras clave específicas.

La clave de este avance ha sido el uso de un sistema de etiquetado automático que utiliza modelos preentrenados para clasificar los sentimientos expresados en los tweets. Los investigadores identificaron un predominio de comentarios negativos y neutrales sobre el conflicto, siendo una minoría los que se muestran positivos. Esta estrategia de etiquetado, basada en una votación mayoritaria, permite una clasificación escalable y de bajo costo, una herramienta valiosa para obtener información en tiempo real.

El estudio se basó en una vasta colección de 1,316,005 tweets recogidos entre el 1 de enero y el 6 de marzo de 2022. Usando la técnica de LDA, se desentrañaron temas subyacentes en los tweets, observando cómo las opiniones públicas varían según la fecha y el lugar de origen. Las visualizaciones interactivas que desarrollaron permiten a los usuarios explorar en profundidad cómo evoluciona el sentimiento y el interés temático sobre eventos geopolíticos clave.

Uno de los hallazgos significativos fue la identificación de fechas y eventos que causaron picos de actividad en Twitter, como el creciente despliegue de tropas de la OTAN y las maniobras militares de Rusia y Bielorrusia. Esto permitió un análisis detallado sobre cómo estos eventos moldean la percepción pública.

Sin embargo, el estudio tiene sus limitaciones. El uso exclusivo de datos de Twitter excluye perspectivas de regiones donde la plataforma no es popular o está bloqueada, como en Rusia. Además, hay un potencial sesgo provocado por bots que pueden inflar artificialmente ciertas opiniones.

Este trabajo proporciona un paso hacia adelante en el análisis de grandes volúmenes de datos sociales, destacando la importancia de la automatización en la obtención de valiosas perspectivas en contextos geopolíticos cambiantes. Con la continua mejora de estas herramientas, se espera un mayor entendimiento de cómo ciertas narrativas públicas pueden influir en decisiones políticas y de opinión pública.