Data Mining: Lexicon-Based Sentiment Analysis on Twitter Concerning the Use of Chlorine Dioxide for COVID-19 Treatment
DOI:
https://doi.org/10.26439/ciis2020.5477Keywords:
sentiment analysis, chlorine dioxide, Twitter, COVID-19Abstract
According to the World Health Organization (WHO), COVID-19 “is an infec tious disease caused by a newly discovered coronavirus.” Different media have recommended diverse treatments for COVID-19 including chlorine dioxide, which is said to cure and prevent COVID-19 because it increases oxygen levels in the blood. Health experts declared that such information was false and, on the contrary, it could cause hemoglobin oxidation and trigger more health problems. This research aimed to develop a data mining model on a lexicon-based sentiment analysis on Twitter concerning the use of chlorine dioxide for COVID-19 treatment, using the CRISP-DM methodology and the Orange Canvas tool. The results showed that the word chlorine dioxide is associated with the words yes, take and COVID. On the other hand, people’s opinion regarding chlorine dioxide tended to be nega tive and neutral, and resulted in mixed ratings. This means that the 4,500 tweets analyzed in the research either accepted or rejected chlorine dioxide for COVID-19 treatment in different proportions.
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