jueves, 30 de diciembre de 2010

POLITICOS. SENTIMIENTOS POSITIVOS

Medir sentimientos en la web y mas específicamente en Twitter, es algo un poco complicado, sobre todo si es en Español, idioma para lo cual la mayoría de las herramientas de medición confiables no están preparadas.
De todos modos , la idea es tener al menos una panorama sobre los tweets con sentimientos positivos que le escriben a los políticos de Argentina.
Para hacerlo, se controlaron los tweets de los últimos 7 días, en los cuales hayan sido mencionadas algunas de las personas involucradas ( ver listado de políticos acá ) y se tuvieron en cuenta y sumaron la cantidad de veces que apareció alguna de la siguientes palabras.

Para los hombres

apoyo,banco,estimo,aprecio,ganar,ganamos,vencer,votar,preferido,capaz,capacidad,líder,liderazgo,
compromiso,fuerza,ánimo,apoyo,victoria,ganaremos,venceremos,radiante,espléndido,
,bueno,agradable,simpático,amor,amo,ídolo,divino,fino,perfecto,elegante,encanto,
,atractivo,inteligente,bondadoso,comprensivo,caritativo,piadoso,amable,humano,
ubicado,centrado,equilibrado,indulgente,tolerante,benévolo,justo,ético,honesto,tierno,divertido,
gracioso,fraternal,fiel,educado,instruido,ilustrado,correcto,atento,sociable,afectivo,afectuoso,
risueño,sencillo,solidario,piola,genio,capo,maestro,voto,sigo,ideales, valores,objetivo

Para las mujeres se utilizaron los mismos términos con el género en femenino cuando corresponde

apoyo,estimo,aprecio,ganar,ganamos,vencer,votar,preferida,capaz,capacidad,líder,liderazgo,
compromiso,fuerza,ánimo,apoyo,victoria,ganaremos,venceremos,radiante,
espléndida,buena,agradable,simpática,amor,amo,ídola,divina,fina,perfecta,elegante,
encanto,atractiva,inteligente,bondadosa,comprensiva,caritativa,piadosa,amable,
humana,ubicada,centrada,equilibrada,indulgente,tolerante,benévola,justa,ética,honesta,tierna,
divertida,graciosa,fraternal,fiel,educada,instruida,ilustrada,correcta,atenta,sociable,afectiva,
afectuosa,risueña,sencilla,solidaria,piola,dulce,genia,ganadora,voto,sigo,ideales,valores,objetiva

Es importante saber que este método tiene varias falencias y/o desvíos. Con lo cual, tan solo puede darnos una idea aproximada y debemos tener en cuenta que:

1) Se cuentan las apariciones de las palabras en los tweets y se la supone con un uso positivo. Es decir, por ejemplo, una de las palabras es "apoyo", suponiendo que la persona escribió "te apoyo". Pero puede ser que la persona le haya escrito "yo NO te apoyo" y se estaría contando de igual manera como positiva esa aparición. Este desvío en la medición, solo podrá corregirse cuando surja un software confiable que pueda interpretar frases completas. En teoría de errores se supone que los errores se compensan y dado que se utiliza la misma herramienta y criterio para todas las personas en la medición, este desvío debería estar compensado. Yo preferiría que no hubiese errores a compensar. Apenas pueda medirlo con una herramienta superior, lo haré.

2) Otro posible error o desvío es el uso de ironías. Es mas difícil aún interpretar para un software si lo escrito fue en un tono real positivo o fue irónico. Esto también puede contribuir a mediciones inexactas y hay que tenerlo en cuenta.

3) Algunas palabras puede reflejar un elogio a un discurso, acto, obra, ley, etc que haya hecho la persona. Por ejemplo alguien podría escribir: " Tu discurso fue muy centrado" o "esa ley es muy solidaria", etc. Es decir, muchas veces la palabras están referidas a hechos en los cuales tuvieron participación esas personas. 

4) Podría medirse cuantas palabras con sentimientos negativos han recibido cada una de las personas.   Deberíamos incluir algunas palabras que a veces se usan y que pueden ser muy duras y ofensivas. No me parece necesario y creo que no aportaría nada positivo.

Hechas las aclaraciones, les dejo el listado, ordenado de mayor a menor.
En los gráficos he dejado una columna con su valor para facilitar la comprensión de la escala y evitar confusiones en la comparación entre gráficos.

1) @CFKArgentina 2197 sentimientos positivos

2) @mauriciomacri 1930 sentimientos positivos 


3) @fernandezanibal 1670

4) @ferIglesias 1473

5) @hectortimerman 1442

6) @lubertino 1425

7) @horaciorlarreta 1416

8) @chino_navarro1373

9) @luis_delia 964

10) @gabicerru 556

11) @juancabandie 455

12) @juliopiumato 384

13) @danielscioli 368

14)  @raul__perez 289

15) @jorgemacri 254

16) @ricalfonsin 211

17) @randazzof 208

18) @pinedofederico 207

19) @martinredrado 177

20) @jorgecoscia 175

21) @aliciakirchner 163

22) @fernandosolanas 160

23) @denarvaez 158

24) @juliocobos 144

25) @boudouamado 138
26)  @agustinrossi 135

27) @patobullrich 132

28) @gabimichetti 116

29) @sabbatella 108

30) @felipe_sola 95


Fuente: www.twitalyzer.com