Co-occurrence networks of Twitter content after manual or automatic processing. A case-study on “gluten-free”

Dublin Core

Título

Co-occurrence networks of Twitter content after manual or automatic processing. A case-study on “gluten-free”

Tema

ALIMENTOS
TWITER
COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR
ALIMENTOS LIBRE DE GLUTEN
BIBLIOGRAFIA NACIONAL QUIIMICA
2020

Abstract

Gathering information from social networks such as Twitter has emerged to obtain spontaneous and direct opinions of users about a topic. This study focuses on using co-occurrence networks to analyse Twitter information.
The objectives were to study the impact of text pre-treatment (codification based in qualitative
analysis or just pre-cleaning) and to apply co-occurrence networks for analysing what is said on Twitter about specific topics like “gluten-free”. As such, 16,386 tweets in Spanish containing terms “sin-gluten” and “glutenfree” were collected. A subset of 3000 tweets was used to make co-occurrence networks two ways: i) from the
manually coded text and ii) from pre-cleaned text. Results indicate that the co-occurrence network from precleaned text provides meaningful information showing structure and relevance for terms like the network from
coded text. The whole set of tweets was used to explore Twitter information on gluten-free, showing users share information about products, occasions, social situations, and places but also product characteristics, sensations,
and diet or health issues related to the products. Five product categories, critical for the lack of gluten (bread, cake, cookie, beer, and pizza), occupied most tweets, and according to the related terms, were intended to recommend how to get (buying or cooking) these gluten-free products and to exhibit what (how, when, and where) they prepare and eat. These aspects were different among products, and separated co-occurrence networks allowed better identification.

Autor

Puerta, Patricia
Laguna, Laura
Vidal, Leticia
Ares, Gastón
Fiszman, Susana
Tárrega, Amparo

Fuente

Food Quality and Preference v. 86 ,2020.--p. 1-14.--e103993

Editor

Elsevier

Fecha

2020

Derechos

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Formato

Pdf

Idioma

Inglés

Tipo

Artículo

Identificador

https://doi.org/10.1016/j.foodqual.2020.103993

Document Item Type Metadata

Original Format

Pdf
Fecha de agregación
September 18, 2020
Colección
Bibliografía Nacional Química
Tipo de Elemento
Document
Etiquetas
, , ,
Citación
Puerta, Patricia, “Co-occurrence networks of Twitter content after manual or automatic processing. A case-study on “gluten-free”,” RIQUIM - Repositorio Institucional de la Facultad de Química - UdelaR, accessed October 21, 2020, http://riquim.fq.edu.uy/items/show/6134.
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