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