Abstract

This work investigates the possible existence of a consensus gap between scientific evidence and majority public perception, related to climate change in South America. Text mining techniques were used to extract georeferenced data from the social network Twitter during September and October of 2019. The selected text is classified from two classifiers such as the naive Bayesian classifier and the vector support machines classifier. Both classification algorithms have high accuracy rates (>80%). The results suggest the absence of a consensus gap in the case of South America, at present. This gap seems to be restricted to the case of countries like the United States. In South America, 86% to 95% of all tweets was classified as positive (believes that climate change is real).

Highlights

  • Is there a consensus gap on climate change in South America? Evidence from sentiment analysis in social networks

  • Numerosos trabajos avanzan en el análisis de percepción empleando técnicas de minería de texto como búsquedas por palabras clave o hashtags en tweets

  • Sentiment analysis of global warming using twitter data

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Summary

FAI GONZÁLEZ

¿Existe en América del Sur una brecha de consenso sobre el cambio climático? Evidencia a partir del análisis de percepción en redes sociales. Este trabajo indaga acerca de la posible existencia de una brecha de consenso entre la evidencia científica y la percepción pública mayoritaria, en relación con el cambio climático en América del Sur. Se utilizaron técnicas de minería de texto para extraer datos de la red social Twitter, georreferenciados en América del Sur, durante septiembre y octubre de 2019. Los resultados sugieren que en la actualidad no existe brecha de consenso para el caso de América del Sur. Esta brecha parece estar restringida a países como Estados Unidos. En América del Sur, entre el 86% y 95% de todos los tweets se clasificó como positivo, es decir, que cree que el cambio climático es real.

MATERIALES Y MÉTODOS
Aumento de la temperatura global
Positivo Negativo Neutro
TW Clasificador de máquinas de soporte vectorial
Findings
DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
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