Tarazona, Giovany MauricioDomínguez Guzmán, Luis FernandoChocontá Quintero, Karen Yuliana2021-12-242021-12-242020-12http://hdl.handle.net/11349/27967En la actualidad se han desarrollado e investigado diferentes estudios acerca del impacto emocional de los usuarios en diferentes redes sociales, estos estudios se han realizado en China, India, y Estados Unidos con la ayuda del análisis de sentimientos y el Procesamiento del Lenguaje Natural. Además, el análisis de sentimientos tiene como uso principal el marketing digital, con el cual se facilita identificar las preferencias de consumo de los usuarios y no hay un uso para prever enfermedades o trastornos mentales como la depresión. Teniendo en cuenta que Twitter es una de las redes sociales de opinión libre más usadas en la actualidad, además, es la que permite publicación explicita, completa y sin censura. Es posible obtener este tipo de información que puede ser proporcionada por medio de la API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) oficial, para luego ser almacenada y analizada por medio del análisis de sentimientos y de esta manera identificar el impacto emocional en los usuarios de Twitter ubicados en Colombia a causa del COVID-19.At present, different studies have been developed and investigated about the emotional impact of users in different social networks, these studies have been carried out in China, India, and the United States with the help of sentiment analysis and Natural Language Processing. In addition, sentiment analysis has as its main use digital marketing, with which it is easier to identify the consumption preferences of users and there is no use to predict illnesses or mental disorders such as depression. Taking into account that Twitter is one of the most widely used free opinion social networks today, it is also the one that allows explicit, complete, and uncensored publication. It is possible to obtain this type of information that can be provided through the official API (Application Programming Interface), to later be stored and analyzed through sentiment analysis and in this way identify the emotional impact on Twitter users. located in Colombia because of COVID-19.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Analisis de SentimientosCOVID-19Machine LearningPythonImpacto EmocionalEspecialización en Ingeniería de Software - Tesis y disertaciones académicasCovid 19 - ColombiaTwitter (Redes sociales en línea) - ColombiaAprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Colombiainfo:eu-repo/semantics/openAccessSentiment AnalysisCOVID-19.Machine LearningPythonEmotional ImpactMonografíaAbierto (Texto Completo)