Text mining en la representación social sobre la contaminación del Lago Titicaca, Puno 2020

Abstract

Esta investigación, basada en la teoría de las representaciones sociales, tuvo como objetivo identificar el contenido textual que refleja las representaciones sociales sobre la contaminación del Lago Titicaca, el lago más grande del Perú. Utilizando técnicas de minería de texto (Text Mining), se enfocó en las etapas de recolección de datos, extracción de características y clasificación de representaciones sociales, las cuales se expresaron en términos de conocimientos, actitudes y prácticas relacionadas con la contaminación del lago. Se creó una base de datos utilizando la plataforma de microblogging de Twitter, aplicando métodos de text mining para la colección, extracción de características y clasificación.El estudio, de diseño no experimental, transversal, explicativo y correlacional, reveló que las representaciones sociales sobre la contaminación del Lago Titicaca pueden clasificarse en tipos antropocéntrico, globalizante y antropocéntrico cultural. Además, se encontró que los conocimientos acerca de la contaminación del lago varían considerablemente. Las actitudes registradas fueron mayoritariamente positivas en cuanto a la responsabilidad de recuperar y conservar el lago, mientras que las prácticas expresadas resultaron ser heterogéneas, evidenciadas por una amplia variedad de verbos en los conjuntos de datos.