Montevideo, Uruguay
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Limpié la serie (quité feriados y fines de semana) y la tendencia parece ser a la suba. Dividí en 3 etapas los días: antes de los primeros casos, después y la nueva normalidad. La idea de esto no es predecir ni mucho menos, solo entender un poco los patrones de movilidad más(4/n)
intuitivamente parece responder bien a los eventos que pueden afectar la movilidad (caranval, turismo, 1 de mayo), etc.). Los datos están desagregados por departamento (aunque en muchos días google no reporta datos para muchos dptos porque son pocas observaciones) (2/n)
El almacenamiento de todos los retuits a los precandidatos de marzo a noviembre nos permitió generar índices de apoyo a partidos y candidatos medido por retuits. Distintos partidos mostraron patrones distintos de fidelidad entre precandidatos y los candidatos electos (7/8)
También identificamos actores influyentes en Twitter. Por ejemplo, en la discusión sobre el primer debate presidencial entre Lacalle y Martínez, no solo actores políticos y medios fueron, sino que ciudadanos “comunes” o incluso usuarios anónimos son centrales en la red (6/8)
También utilizamos análisis de redes para identificar patrones de corretuiteo a los distintos precandidatos y candidatos. Encontramos que las redes de retuits a los precandidatos se estructuran claramente en los dos bloques del sistema de partidos uruguayo (5/8)
El análisis de sentimiento nos permitió identificar el tono de los mensajes enviados por los candidatos. Si bien el tono de los tuits de los candidatos uruguayos fue mayormente positivo, algunos tuits negativos fueron muy exitosos (4/8).
