Desde hace ya unos años, las redes sociales se volvieron el medio de comunicación preferido de los ciudadanos para realizar reclamos relacionados a la provisión de servicios públicos e infraestructura (electricidad, agua potable, recolección de basura, reportes de baches, etc.)

(Fuente)

Si bien esto produjo un avance importante en la comunicación ciudadanía-autoridades, el exceso y la velocidad de generación de la información impide tener un análisis certero de los reclamos como para reaccionar de manera eficaz, entender la causa raíz y prevenir futuros eventos.

Entender esto nos ayudaría por ejemplo a responder las siguientes preguntas:

• ¿Cuáles son los reclamos más frecuentes realizados por los ciudadanos?
• ¿Cómo varía la intensidad de estos reclamos en el tiempo?
• ¿Cuál es el sentimiento de las publicaciones realizadas por los ciudadanos hacia las autoridades?

Alcance

Con el objetivo de lograr un entendimiento más profundo que nos permita responder a estas y otras preguntas, utilizamos los tweets o publicaciones realizadas en Twitter donde se mencionan a la Municipalidad de Asunción (@AsuncionMuni) y al Intendente (@FerreiroMario1).

Twitter provee una interfaz de aplicación (API) que permite extraer publicaciones en tiempo real o de los últimos 7 días. Si bien existen ciertas limitaciones en cuanto a la cantidad de tweets que se pueden obtener y la historia en la versión gratuita, hay alternativas para obtener publicaciones más antiguas, como Get Old Tweets (GOT). En el caso de este análisis, utilizamos la librería GOT para recolectar 70.000 tweets desde Octubre, 2017 hasta Octubre, 2018 con menciones a las autoridades.

En esta primera parte no entraré en detalles técnicos de la implementación, con el objetivo de hacer amena la lectura a quienes no tengan conocimientos de programación. La idea es incluir un paso a paso en la segunda parte.

Nube de Palabras (Word Cloud)

Las nubes de palabras o word clouds permiten visualizar las palabras más frecuentes de un texto utilizando el tamaño para representar la frecuencia o importancia. En este caso, las palabras se extraen de los últimos 2000 tweets publicados hasta la fecha donde se mencionan a la Intendencia de Asunción.

Podemos observar que palabras como calle, zona y bache son las más mencionadas en las publicaciones. También aparecen con menor destaque favor, basura, gente y gracias. Esto puede indicar interacciones frecuentes entre los ciudadanos y las autoridades, donde los ciudadanos realizan reclamos (por favor) y las autoridades agradecen (gracias) las informaciones.

favor

Urgente por favor agente de tránsito desde las 06:00 horas frente al Botánico

gracias

Buenas tardes, gracias por indicarnos en la brevedad posible los compañeros estarán por el lugar. Saludos!

Evolución de Reclamos por Categoría

Con el objetivo de entender la evolución de reclamos de los temas más críticos, procedemos a la clasificación de los tweets en las siguientes categorias:

• Bache
• Basura
• Inundaciones
• Dengue

Para cada categoría se define una lista de palabras relacionadas utilizando expresiones regulares para identificar patrones. Por ejemplo, en el caso de basura se incluye basura*, vertedero*, recicla*, desecho*, tóxico*, escombro*. Los asteriscos indican que luego de la palabra pueden seguir 0 o más caracteres (ej. reciclado, reciclaje, reciclamos).

Existen otras formas más avanzadas de clasificar tweets realizando anotaciones manuales y utilizando esto para entrenar modelos supervisados de Machine Learning. Sin embargo, para esta primera parte del análisis las expresiones regulares hacen un muy buen trabajo.

Observando el gráfico de arriba podemos argumentar lo siguiente:

• El pico de menciones de dengue ocurre en Marzo de 2018 que coincide con la epidemia de la enfermedad.
• En el mes de la epidemia, existe un alta correlación de menciones de basura y dengue.
• El pico de menciones de inundaciones ocurre en Octubre de 2018 y coincide con las lluvias intensas que dejaron raudales y ocasionaron destrozos.
• Entre Julio y Agosto de 2018 se observan picos de menciones de baches, probablemente relacionados a la aparición de baches en zonas muy concurridas.

Análisis de Sentimiento de las Publicaciones

El análisis de sentimiento es una técnica que permite asignar un valor numérico o score a un texto de acuerdo al contenido. Un score alto indica un contenido con sentimiento positivo y un score bajo, con sentimiento negativo.

Abajo vemos dos ejemplos:

positivo (score: 0.87)

Visita del Presidente @ MaritoAbdo al intendente @ Ferreiromario1 . Me llama gratamente la atención, la cercanía y sencillez del presidente.

negativo (score: 0.002)

inútil, ahora recapaste la bicisenda jajaja, un asco es asuncion, una vergüenza zurdito, hace algo haragán

En este análisis se utiliza un modelo desarrollado por Elliot Hofman que asigna scores de sentimiento a los textos de acuerdo al contenido.

La gráfica muestra el score promedio del sentimiento de los tweets en el último año. Vemos que los promedios diarios oscilan entre 0.25 y 0.50, lo cual indica que la mayoría de las publicaciones contienen mensajes principalmente negativos.

Si bien el score es una estimación numérica que se obtiene como resultado de un modelo estadístico y por esta razón no es siempre exacto (teniendo en cuenta, por ejemplo, las ironías), es una herramienta muy útil para medir tendencias y en este caso para evaluar el sentimiento general de los ciudadanos en el tiempo.

Similitudes entre Categorías

En la gráfica de evolución de reclamos por día habíamos encontrado que existe cierta correlación entre las publicaciones que hablan de basura y de dengue, sobre todo en época de epidemias.

Esto puede indicar que las publicaciones que hablan de dengue, también mencionan en muchos casos a la basura. Podemos validar esta hipótesis con una gráfica denominada Scatter Text.

El eje horizontal indica la frecuencia de ocurrencia de palabras en publicaciones de dengue (más frecuentes a la derecha). Por otro lado, el eje vertical hace lo mismo publicaciones de basura (más frecuentes arriba).

En el extremo superior derecho vemos que se encuentra la palabra basura. Es decir, basura es una palabra frecuentemente utilizada tanto en publicaciones de dengue como de basura. Sin embargo, la palabra criadero aparece frecuentemente en publicaciones de dengue pero muy poco en publicaciones de basura.

Conclusión y Uso

En esta primera parte realizamos un análisis exploratorio de las publicaciones realizadas en Twitter con menciones a la Municipalidad de Asunción y a su Intendente. Encontramos que los temas que más aquejan a los ciudadanos están relacionados al estado de las calles, los servicios de recolección de basura, las inundaciones en épocas de lluvia y las epidemas de enfermedades como el dengue.

Si bien estos son temas conocidos, el análisis puede servir de herramienta tanto a la ciudadanía como a las autoridades para:

• Medir la importancia que se da a estas cuestiones en el tiempo
• Evaluar la gestión de la Municipalidad en las diferentes áreas
• Priorizar acciones de acuerdo a la intensidad de las publicaciones

En la próxima entrega, nos enfocaremos en los detalles técnicos de la implementación de tal forma a compartir las técnicas utilizadas para aquellos interesados en aplicar las mismas a diferentes problemas de análisis textuales.