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
