Aplicación de procesamiento del lenguaje natural para el reconocimiento de representaciones sociales sobre la obesidad en los discursos de usuarios de Twitter Argentina

HALUSZKA EUGENIA; BRODSKY VALENTÍN; POU SONIA; PAREJA LORA ANTONIO; NICLIS CAMILA; ABALLAY LAURA

Roca

Congreso; V Congreso Internacional Humanidades Digitales: Miradas desde el Sur; 2022

Asociación Argentina de Humanidades Digitales (AAHD)

La obesidad es una enfermedad crónica, heterogénea y multifactorial que suele estar acompañada por un incremento del peso corporal y actúa como factor de riesgo para el desarrollo de las enfermedades no transmisibles. Su prevalencia ha aumentado tanto a nivel mundial como local en los últimos años como resultado de la influencia de distintos factores, incluidos los socioambientales y el ineficaz abordaje desde las políticas sanitarias que se han implementado. Dadas estas características, resulta relevante estudiar los determinantes y representaciones sociales (RS) de la obesidad, con el propósito de profundizar el conocimiento sobre esta problemática y mejorar la efectividad del sistema de salud. En esta línea de pensamiento, recientemente surgieron herramientas innovadoras que permiten abordar los procesos de salud-enfermedad desde otros enfoques. La teoría de las RS nos indica que el lenguaje es una dimensión básica de la vida en sociedad, por lo que puede constituirse como un elemento de gran importancia para pensar en la cuestión del cruce de las humanidades digitales y la salud, poniendo el foco sobre el problema de la obesidad. Según Moscovici (1988), las RS son redes de conceptos e imágenes que interactúan entre sí y modifican su contenido, en función de la complejidad y la velocidad que posean los procesos de interacción social. Estudiar el modo en que las redes sociales y otros medios de comunicación activan nuevos procesos de interacción social y habilitan la construcción de representaciones sociales, es uno de los tantos problemas que se derivan del encuentro entre las humanidades y lo digital. Así, el objetivo de este trabajo es proponer y describir una metodología para el análisis de los discursos que los/as usuarios/as de Twitter Argentina construyen en torno a la obesidad, mediante la aplicación de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)En este sentido, siguiendo los pasos de algunos especialistas en el campo de las RS, se implementó una metodología de carácter cuantitativo para la recolección de los datos. En primer lugar, se recolectaron tweets desde agosto 2021 a abril 2022, utilizando como filtro palabras clave relacionadas a la problemática, seleccionadas mediante un proceso sistemático a partir de las palabras semilla “obesidad”, “obeso” y “obesa”. En un segundo momento, se procesó el cuerpo de los mensajes, obteniendo una muestra de 1021361 tweets. En un tercer momento, generamos 3 submuestras tomando como eje cada palabra semilla del proceso de recolección. En cada una de ellas se aplicó PLN (con la librería Spacy) para recuperar los adjetivos, sustantivos y palabras más usadas. De esta forma se identifican los términos más frecuentes relacionados a los discursos de la obesidad y sus distintas flexiones. Posteriormente, se realizó un muestreo aleatorio de los tweets que contenían los términos más frecuentes a fin de reconocer sus contextos. Es así que se pueden identificar ejes temáticos potencialmente discutidos y que podrán ser utilizados como el núcleo inicial para un posterior análisis de modelado de tópicos. Su reconocimiento e incorporación en la planificación de las políticas sanitarias para el abordaje de esta problemática nutricional permitiría optimizar su implementación.