Limpieza, estructuración de texto y análisis de sentimientos

Introducción

El propósito del siguiente documento es utilizar herramientas de limpieza y estructuración de texto, al igual que técnicas de procesamiento del lenguaje natural para realizar un análisis de sentimiento de las conferencias matutinas del presidente constitucional de los Estados Unidos Mexicanos (México) Andrés Manuel López Obrador del año 2023. Para lograr este fin será necesario seguir los siguientes pasos:

Limpieza y estructuración de texto

En esta sección del documento se realizará la descarga, limpieza y estructuración de las conferencias matutinas correspondientes al 2023.

Cargado de primeras librerías

library(rvest)

## Warning: package 'rvest' was built under R version 4.2.3

library(magrittr)
library(tm)

## Warning: package 'tm' was built under R version 4.2.3

## Loading required package: NLP

library(wordcloud)

## Warning: package 'wordcloud' was built under R version 4.2.3

## Loading required package: RColorBrewer

Este chunk de código cargará las primeras librerías necesarias para lograr lo anterior, cuyas funciones específicas son las siguientes: library(rvest): Se utiliza para realizar scraping de datos web, extrayendo información de páginas web. library(magrittr): Proporciona un operador de canal (%>%) que facilita la manipulación y transformación de datos en cadenas de tuberías. library(tm): Ofrece herramientas para el procesamiento de texto, incluyendo tokenización y creación de matrices término-documento. library(wordcloud): Permite crear visualizaciones de nubes de palabras a partir de texto, resaltando las palabras más frecuentes en un corpus de texto.

Primera descarga

Se hace la extracción de un documento en específico. En este caso, se recupera el link de las mañaneras donde se guardará en “url” con la intención de poder leer el contenido dentro del link propuesto.

#Quitar el # la primera vez de las lineas de código

#url <- "https://www.gob.mx/presidencia/articulos/version-estenografica-conferencia-de-prensa-del-presidente-andres-manuel-lopez-obrador-del-9-de-agosto-de-2023"

#pagina <- read_html(url)

# Recuerda reemplazar "XPATH_o_CSS_selector" con el selector adecuado
#texto <- pagina %>%
  #html_nodes("XPATH_o_CSS_selector") %>%
  #html_text()

#fecha_conferencia <- "9_de_agosto_de_2023" # Esta es una forma simple, pero puedes obtener la fecha de la URL o de otra parte si es dinámica.
#nombre_archivo <- paste0("conferencia_", fecha_conferencia, ".txt")

#writeLines(texto, nombre_archivo)

Es necesario aclarar que este chunk solo es una prueba, ya que el descargado de todas las conferencias será hecho más adelante.

Webscrapping texto de conferencias

Descarga del resto de archivos texto: Como se tiene la intención de descagar información que se generó en difentes días, se creará el vector “fechas” para delimitar el periodo que queremos analizar, en este caso, será del primero de enero del 203 hasta 2023-08-25. Por otro lado, es importante contemplar que para ejecutar esta orden, es primordial que generemos y dictemos la escructura que deberá de llevar nuestra fecha, ordenando así en orden secuencial tal y como aparece en el link inicial y estas ordenes serán guardadas en “fechas_url”. Después de ejecutar dicha acción, ordenamos que queremos obtener dichos archivos del periodo que seleccionamos acomodados por fecha en la que fue publicado y se específica que los archivos que se guarden sean en formato .xtx

Se advierte que las primeras secciones del código dedicadas al webscrapping aparecerán como texto ya que solo es necesario correrlas la primera vez que se ejectuta el código. Para hacer esto copialas directamente en un chunk

A continuación los pasos:

COPIAR A PARTIR DE AQUÍ

Selección de las fechas para realizar el análisis de texto, estas pueden cambiarse para el análisis.

fechas <- seq.Date(as.Date(“2023-01-01”), as.Date(“2023-09-01”), by=“days”)

En el siguiente fragmento se crean variables para cambiar el titulo de los archivos .txt

scrape_y_guarda <- function(fecha) {

#IMPORTANTE!! la siguiente funcion cambia las fechas a español, y habilita los archivos. Sys.setlocale(“LC_TIME”,“es_ES.UTF-8”)

dia <- as.numeric(format(fecha, “%d”)) mes <- format(fecha, “%B”) mes_num <- format(fecha, “%m”) ano <- format(fecha, “%Y”)

fecha_url <- paste(dia, “de”, mes, “de”, ano, sep=“-”) url <- paste0(“https://www.gob.mx/presidencia/articulos/version-estenografica-conferencia-de-prensa-del-presidente-andres-manuel-lopez-obrador-del-”, fecha_url)

# Intenta hacer el webscraping pagina <- read_html(url)

# Suponiendo que el contenido de la conferencia está en un selector específico, como

# (es necesario verificar y ajustar este selector de acuerdo al código fuente real de la página)

texto <- pagina %>% #html_nodes(“.contenido-conferencia”) %>% # <– reemplaza “.contenido-conferencia” con el selector CSS correcto html_text()

# Crea el nombre del archivo y lo guarda

nombre_archivo <- paste0(“conferencia_”, ano, “”, mes_num, ”” , dia, “.txt”)

writeLines(texto, nombre_archivo) } lapply(fechas, scrape_y_guarda)

FIN DEL CHUNK

Revisa en tu ordenador en la carpeta donde tienes tu rmd, ahí se habrán descargado un total 244 de archivos.

Una vez realizado esto nos deberán quedar 244 archivos.

Se advierte que este chunk solo deberá de ser ejectuado en una ocasión, ya que solamente será necesario realizar el descargado de las conferencias una sola vez, por este motivo se encuentra comentado, para correrlo por primera vez remueve los hastags de las líneas de código.

Limpieza de aquellos archivos que no aportan al análisis (sitio en mantenimiento)

A pesar de que se tienen los archivos, para un mejor funcionamiento, eliminaremos aquellos archivos no disponibles debido a problemas con la página fuente, ya que si abrimos alguno de estos archivos, nos aparecerá la leyenda de “sitio en mantenimiento”. Estos archivos no guardan valor por lo que habrá que eliminarlos. Sigue los pasos:

Eliminación de los archivos .txt que tengan la leyenda de “sitio en mantenimiento”.Para ello, nos auxiliaremos de la función list.files(), la cual sirve para devolver una lista de nombres de los archivos en el directorio actual

COPIAR A PARTIR DE AQUÍ

archivos <- list.files(pattern = “*.txt”)

verificar_y_eliminar <- function(archivo){ texto <- readLines(archivo, warn = FALSE) texto <- paste(texto, collapse = ” “)

if (grepl(“Sitio en mantenimiento”, texto, ignore.case = TRUE)) { file.remove(archivo) cat(paste(“Archivo eliminado:”, archivo,“”)) } }

lapply(archivos, verificar_y_eliminar) FIN DEL CHUNK

En total se eliminaron 100 archivos, por lo cuál las conferencias analizadas serán 144.

A PARTIR DE ESTA SECCIÓN PORFAVOR EJECUTA LOS CHUNKS NORMALMENTE

Tratamiento del texto contenido en nuestros archivos

En los siguientes pasos de nuestro código, se pretende cambiar la puntuación, eliminar los dobles espacios al mismo tiempo que se cambian todas las letras a minúscula y elimina acotaciones para facilitar que podemos continuar con nuestro análisis de web scrapping:

# El siguiente chunk convierte todas las letras en minuscula, elimina URLS, y etiquetas HTML,
archivos <- list.files(pattern = "*.txt")


limpiar_texto <- function(archivo){
  texto <- readLines(archivo, warn = FALSE) #Lee el archivo
  texto <- paste(texto, collapse = " ") # Lee el archivo considerando la función de paste, el archivo se carga en la función texto.
  

  texto <- tolower(texto) #convierte todo el texto a minúsculas para que el análisis sea uniforme. La información se está sobre escribiendo.
  
  texto <- gsub("conferencia\\s+de\\s+prensa\\s+del\\s+presidente\\s+andrés\\s+manuel\\s+lópez\\s+obrador\\s*:", "", texto, ignore.case = TRUE) #quita la palabra de conferencia de prensa del presidente andres manuel lopez obrados
  texto <- gsub("gobierno\\s+de\\s+méxico\\s*:", "", texto, ignore.case = TRUE) #Quita la palabra "gobierno de mexico"

  
  #IMPORTANTE!
  #la siguiente función elimina la acotación de "presidente andres manuel lopez obrador:" ante de los textos, esta no es significante para el análisis. Solamente indica que el presidente está hablando
  texto <- gsub("presidente\\s+andrés\\s+manuel\\s+lópez\\s+obrador\\s*:", "", texto, ignore.case = TRUE)
  texto <- gsub("interlocutor\\s*:", "", texto, ignore.case = TRUE)
  
  
  codigo_a_eliminar <- "var SubGroup = '.*?console.log\\(true\\);\\s*"
  texto <- gsub(codigo_a_eliminar, "", texto, perl = TRUE) #Elimina código en textos
  
  texto <- gsub("http\\S+|www\\.\\S+","",texto) # Elimina signos URL y HTML 
  
  texto <- gsub("<.*?>","",texto) #Elimina expresiones HTML, se vuelve a guardar en texto
  
  texto <- gsub("[[:punct:]]","",texto) # Elimina puntuación
  
  texto <- gsub("\\d+","",texto) #Elimina secuencias de números
  
  texto <- gsub("\\s+"," ",texto) #Reemplazar espacios con un solo espacio
  
##### Los siguientes códigos son las funciones de palabras que se eliminarán dentro del CORPUS.
##### El Corpus es un conjunto de textos o palabras en gran cantidad almacenadas en una base de datos para realizar un análisis linguístico.

##### Función para eliminar los numeros escritos en español
remove_numbers_es <- function(texto) gsub("\\b(uno|dos|tres|cuatro|cinco|seis|siete|ocho|nueve|diez)\\b", "", texto)

##### Función para eliminar nexos
remove_nexos <- function(texto) {
  nexos <- c("a", "ante", "bajo", "cabe", "con", "contra", "de", "desde", "en", "entre", "hacia", "hasta", "para", "por", "según", "sin", "so", "sobre", "tras", "y", "o", "u", "ni", "pero", "porque", "pues", "ya", "aunque", "si", "como", "cuando", "donde")
  words <- unlist(strsplit(texto, " "))  # Dividir el texto en palabras
  words <- words[!tolower(words) %in% nexos]  # Eliminar las palabras en la lista de nexos
  paste(words, collapse = " ")
}

##### Función para eliminar pronombres personales
remove_pronombres <- function(texto) {
  pronombres <- c("yo", "tú", "él", "ella", "usted", "nosotros", "nosotras", "vosotros", "vosotras", "ellos", "ellas", "ustedes")
  words <- unlist(strsplit(texto, " "))  # Dividir el texto en palabras
  words <- words[!tolower(words) %in% pronombres]  # Eliminar los pronombres de la lista
  paste(words, collapse = " ")
}

#####Función para eliminar palabras de tiempo (días, meses, etc)
remove_palabras_tiempo <- function(texto) {
  palabras_tiempo <- c("lunes", "martes", "miércoles", "jueves", "viernes", "sábado", "domingo",
                       "enero", "febrero", "marzo", "abril", "mayo", "junio", "julio", "agosto", "septiembre", "octubre", "noviembre", "diciembre",
                       "ayer", "hoy", "mañana", "ahora", "tarde", "noche", "día", "semana", "mes", "año", "tiempo" ,"tardes" ,"buenas" ,"buenos" ,"noches" , "días" ,"semanas","meses","años")
  words <- unlist(strsplit(texto, " "))  # Dividir el texto en palabras
  words <- words[!tolower(words) %in% palabras_tiempo]  # Eliminar las palabras de tiempo de la lista
  paste(words, collapse = " ")
}


##### Función para eliminar palabras de preguntas
remove_question_words <- function(texto) gsub("\\b(quién|qué|cómo|dónde|cuándo|por qué)\\b", "", texto)


##### Variable para eliminar palabras en específico
palabras_eliminar <- c("null", "gtagset", "function", "var", "pagetype", "presidente", "interlocutos", "andrés", "manuel", "lópez", "obrador","pues", "aquí","ver","ahora", "también", "muy","ahí","gagobtrackerset","entonces","gracias","además","vamos","mil","bueno","así","versión","estenográfica","gaset","voy","van","conferencia","contentgroup","organizationname","interlocutora","ser","hacer","pagesgroup","señor", "prensa", "puede", "país", "méxico", "diminsión", "millones", "jesús", "ramírez", "luego", "pregunta", "dimension", "tema", "todas", "presidencia","gobierno","bue", "pesos", "caso", "nacional", "ciento", "hace", "sólo","else", "email",  "gobmx", "data", "lang", "properties", "section", "subgroup","type")
  
  
  texto <- remove_nexos(texto) # Elimina variables dentro de función remove_nexo
  texto <- remove_numbers_es(texto) # Elimina variables dentro de función remove_numbers_es
  texto <- remove_question_words(texto) # Elimina variables dentro de función remove_question_words
  texto <- remove_pronombres(texto) # Elimina variables dentro de función remove_pronombres
  texto <- remove_palabras_tiempo(texto) # Elimina variables dentro de función remove_palabras_tiempo
  
  stopwords_es <- stopwords("es")
   # Eliminamos estas palabras comunes del texto.
  
  # Primero dividimos el texto en palabras individuales.
  palabras <- unlist(strsplit(texto, " "))
  
  # Luego filtramos las palabras para excluir las stopwords.
  palabras_filtradas <- palabras[!palabras %in% stopwords_es]
  
  # Finalmente, unimos las palabras filtradas de nuevo en una única cadena de texto.
  texto <- paste(palabras_filtradas, collapse = " ")

  
  return(texto)

  
}

textos_limpios <- lapply(archivos, limpiar_texto) # se aplica la función de limpiar_texto a los archivos

textos_limpios[1] # Este comando permite observar que los archivos se cargarona decuadamente mostrándonos el primero de ellos.

## [[1]]
## [1] " versión estenográfica conferencia prensa presidente andrés manuel lópez obrador presidencia república gobierno gobmx var subgroup iffalse false subgroup temas else subgroup presidencia var pagetype iffalse pagetype home else iffalse pagetype else var site windowlocationpathname var arraypagetype articulos prensa agenda documentos multimedia galerias videos accionesyprogramas accionesyprogramas mifotoconelpresidente estructuras descargables quehacemos finanzas infografias if sitesearcharchivo pagetype archivo for var i i closelengthifaperformancein aaperformancefunctiontypeof aperformancesetresourcetimingbuffersizeaperformancesetresourcetimingbuffersizefunctionifboomraboomrboomrpluginsboomrpluginsboomrpluginsakvar etruetnxxfzuyxhtqzhsfnmafaebcfclientnsvsakamaihdnetifalsetrueakvakcpakaiparseintakolakcrakipvakproto oiavfunctionevar t aafeoappliedboomraddvarrvfunctionvar aakbpcipakcportakcrakcsrcakghakipvakmaknakolakprotoakquicvaktlsvakrttakrakaccaktaktfboomrremovevaraboomrpluginsakakvarsakdnsprefetchdomainninitfunctionifoivar aboomrsubscribeabeforebeaconoavnullnullaonbeaconorvnullnulloireturn thisiscompletefunctionreturnwindow interruptor navegación registro vacunación informacion covid trámites gobierno english interruptor navegación comunicados directorio datos personales transparencia flagbanner top px important inicio presidencia república blog aa aa publicaciones recientes nuevo versión estenográfica conferencia prensa comisión federal electricidad nuevo versión estenográfica conferencia prensa presidente andrés manuel lópez obrador nuevo versión estenográfica conferencia prensa presidente andrés manuel lópez obrador nuevo versión estenográfica conferencia prensa presidente andrés manuel lópez obrador nuevo versión estenográfica conferencia prensa presidente andrés manuel lópez obrador versión estenográfica conferencia prensa presidente andrés manuel lópez obrador acto encabezado presidente andrés manuel lópez obrador palacio nacional presidencia república conferencia prensa presidente andrés manuel lópez obrador ve versión estenográfica ánimo extrañábamos verdad bien vamos informar cerrar tema reunión gobernantes unidos canadá presidente biden primer ministro trudeau realmente buena reunión bilateral ver tratado reunión trilateral canadá unidos país bueno llevado cabo encuentro bueno pueblos diría beneficio pueblo canadá pueblo unidos pueblo méxico reunión productiva fraterna marco política buena vecindad entonces elementos favorables economía estable cosas buena relación canadá unidos saben peso fortalecido veía medio siglo medio siglo gobierno peso apreciado moneda mundo apreciado relación dólar gobierno pasado mismo primer lugar mundial relación dólar creciendo inversiones unidos canadá mundo inversión extranjera récord traduce empleos bienestar méxico caso canadá  incremento inversión extranjera decir mayor inversión extranjera canadá inversión extranjera canadá méxico dado bueno registro inversión extranjera logró esencia mantener relación cooperación integración inversión extranjera seguir trabajando manera conjunta términos amistad tratamos tema migratorio dio conocer tema apoyo migrantes interés persecución razias unidos canadá siga insistiendo congreso unidos regularización paisanos migrantes además presidente biden mostró actitud positiva mexicanos viven trabajan unidos comentaba recorrido hicimos recibir aeropuerto felipe ángeles camino cosas comentó información estudiantes primaria secundaria creo educación básica prescolar primaria secundaria cada estudiantes unidos hablan español integración social laboral familiar entonces importancia encuentro trató ningún tema ninguna discrepancia mejor llegó pensar adversarios dio ambiente respeto mutuo encuentro va darnos detalles secretario relaciones exteriores marcelo ebrard luego queremos mostrarles  además significa construcción tren maya  llevando cabo programas bienestar adicionales viven ruta tren maya programas bienestar pensión adultos mayores becas programa sembrando vida escuela programas bienestar además trato especial adicional corresponde bienestar todas comunidades puede haber obra tan importante magna mejores mundo pobreza lados lado lado  va pasar tren entonces atendiendo todas comunidades mismo llevando cabo rescate piezas zonas arqueológicas tren concebido turistas llegan cancún hablando millones puedan internar sur quintana roo yucatán campeche tabasco chiapas conocer toda grandeza cultural artística mundo maya entonces tren hecho turistas sólo queden cancún riviera maya tulum sino puedan visitar todas zonas arqueológicas conocer bellezas naturales sureste propósito entonces rescatando zonas arqueológicas intervención hacía vamos informando concluir decir lamentamos pérdida fallecimiento padre miguel concha siempre luchando favor comunidades indígenas defendiendo derechos humanos entonces falleció padre miguel concha aquí recordamos cariño afecto bien vamos marcelo marcelo ebrard casaubon secretario relaciones exteriores permiso señor presidente bueno permite primer lugar decirles consideramos cumbre reuniones bilaterales éxito méxico norteamérica primero destacar recordar hace apenas empezó gobierno tela juicio norteamérica futuro común recientemente presenciamos tesis presidente lópez obrador defendió inicio gobierno camino fortalecer región norteamérica sólo tratado sino entendimiento visión común iniciativas conjunto frutos rendido frutos entonces nivel comunicación cercanía visión común gran recurso favor méxico  resultados obtuvieron además acabó describir importante demás voy describir existiría primer lugar acuerdo acelerar integración crecimiento económico norteamérica incluso integró propuesta presidente lópez obrador equipo  país equipo responsabilidad  cosa acelerar paso significa menos meta ciento importan asia unidos méxico canadá produzcan norteamérica encomienda trabajo enorme delante voluntad instrucción llevarlo cabo méxico significarían inversiones multimillonarias estimados empleos secretario hacienda crédito público presentó detalle podría incluso significar méxico  puntos crecimiento adicionales segundo gran tema llegó ver movilidad laboral primera vez historia estableciendo criterio movilidad laboral  países norteamérica existía nunca accedido hablar ello términos toda región cuáles componentes fortalecer vías regulares ordenadas seguras predecibles movilidad laboral  países ejemplos canadá reconocido reunión programa trabajadores agrícolas temporales permitido núcleo familias rebasa mil aumento niveles vida cada decir van trabajar regresan acá méxico negocios propios mejorado sustancialmente nivel vida buen ejemplo hablando reconoció programa unidos desarrollando saben programa permisos humanitarios resultados caso venezolanos extendido nacionalidades mismo propósito vía regular establecida puedas solicitar poder trabajar unidos unidos méxico experimentando además flujos migratorios conocidos flujo cada vez mayor nómadas digitales así denominados pandemia desarrolló países mundo norteamérica excepción trabajo remoto digital permite tecnología entonces recibiendo miles jóvenes unidos crecientemente canadá requerimos facilitar presencia país entonces  acordamos fortalecer camino países movilidad laboral presidente biden claro respecto presidente lópez obrador planteó cuanto simpatía respaldo méxico intentos ojalá exitosos pronto regularizar situación circunstancia mexicanos unidos condiciones desventaja derechos plenos pronto instrucción presidente república función expuesto presidente biden aboquemos facilitar acceso ciudadanía norteamericana millón mil mexicanas mexicanos derecho ello entonces vamos abocar obligación presentar plan brevedad instrucciones presidente lópez obrador tercer gran tema acuerdo energías limpias méxico buen perfil energético casi tercio energía eléctrica producida energías limpias usamos menos carbón unidos últimos  reducción emisiones gas efecto invernadero méxico redujeron ciento  países redujo emisiones además presidente estableció compromisos méxico subiesen ciento reducción gases ciento significa duplicar generación energías limpias bueno caso llegó acuerdo  países vayamos dirección parecida méxico ser lidere presidente república presentó comentó plan sonora va haber aprovechamiento litio dijo energía solar fin unidos canadá van participar plan común vayamos mismo ritmo quiere decir electromovilidad quiere decir instalaciones vehículos eléctricos  países quiere decir trabajo común baterías quiere decir acelerar semiconductores quiere decir sintetizando comunicación opinión pública gran acuerdo cuarto tema tocamos llegamos avances significativos ver seguridad región control precursores químicos preocupa fentanilo  países fentanilo opiáceo altamente adictivo letal puede ser letal abusa entonces vamos abocar perfeccionar control precursores químicos  países vamos invitar países participar parte méxico preocupación principal conocen control armas alguna duda reciente operativo detención señor ovidio ahí pudieron ver armas  importante controlar bien punto acuerdo salud olvidar lecciones pandemia acabamos vivir todavía salimos grupo trabajo seguridad sanitaria estableció acuerdo  mandatarios encomienda preparar plan correspondiente presentarlo común  países frente pandemia todavía vivimos frente influenza riesgos carácter sanitario siguiente punto llegó acuerdo significativo ver proteger respaldar pueblos originarios hacer lucha común racismo importante méxico primera vez entendimiento nivel jerarquía trabajar  países racismo caso comunidades unidos sumamente importante tener respaldo finalmente concluiría diciendo acuerdos específicos concluiría diciendo nuevo tocó presenciar  relación personal presidente lópez obrador presidente biden primer ministro trudeau cada vez mejor cercana  comparten valores objetivos propósitos  coinciden valores defienden justicia futuro común pueblos buena noticia méxico muchas gracias cuanto señor presidente bueno importante informar venido haciendo parte gobierno ciudad informar aquí acontecimientos accidentes lamentables metro haciendo metro evitar accidentes pedimos respetuosamente jefa gobierno tribuna informara sucediendo prólogo introducción manifestado ocasiones claudia sheinbaum cuenta apoyo jefa gobierno ciudad apoyo consideramos mujer profesional honesta mucha capacidad gobernar  subrayo utilizando accidentes metro sucediendo atacarla entonces importante conozca cuál postura respecto va dar conocer haciendo quede duda ventaja dicha enorme contar servidores públicos movimiento hablando toda claridad franqueza pensando relevo adelante experiencia noble oficio política requiere cabeza corazón carácter cualquiera dicho ocasiones repito mejor país claudia sheinbaum marcelo ebrard adán augusto lópez hernández mucha experiencia muchísima trata gobernar país llevar cabo transformación darle continuidad transformación sólo actores periodistas alguna fama buena presencia amigos manejan medios información van hacer famosos van introducir mercado producto chatarra luego  va gobernar además medio ideales principios va seguir mismo gobierno facilitador corrupción gobierno servicio minoría rapaz va volver dar espalda pueblo méxico mayoría mexicanos pobres atendidos jóvenes marginados humillados llamándoles ninis va regresar méxico país cuantos queremos pueblo siga actor protagonista principal historia entonces aprovechamos hablar asunto jefa gobierno apoyo dar respuesta inquietudes preocupaciones legítimas gente usa medio transporte tan importante metro entonces vamos dar palabra claudia tren claudia sheinbaum pardo jefa gobierno ciudad méxico permiso presidente muchas gracias presidente permitirnos usar tribuna mañanera primero quisiera comentarles presupuesto metro mucha información real disminuido presupuesto metro ciudad méxico metro cerca mil millones pesos mil millones pesos arriba presupuesto mil millones pesos ven menor presupuesto pandemia número usuarios metro disminuyó mitad prácticamente cuarta parte comparado mil millones  mil millones pesos presupuesto metro sepa disminución segundo llevando cabo obras importantes metro primera completa rehabilitación línea metro adquiriendo trenes cambiando completamente queda túnel vías balasto durmientes etcétera hacer completamente nueva línea inversión cerca mil millones pesos va pagar siguientes desarrollo primera etapa va ser abierta finales principios lado inversión millonaria haciendo comisión federal electricidad lista va ser presentada próxima llama metro energía  mil millones pesos adquisición  transformadores subestación eléctrica cambio cables incremento voltaje decir garantía suministro energía eléctrica todas instalaciones línea desarrollando momento primera etapa abarca cerca ciento lista va ser puesta marcha próxima lado cambio centro control instalado c funcionando adaptándose nueva situación decir inversión importante dado metro línea cumple igual manera línea edad importante además hecho sistema supervisión seguimiento mantenimiento instalado comisión finales pasado hacer diagnóstico especial metro requiere presupuesto va tener basado diagnóstico específico poder mejorar todas condiciones metro aun así venido ocurriendo últimos episodios catalogamos normal normalmente ocurre metro después trágico accidente terrible accidente falleció joven primero quiero decirles además atendiendo todas víctimas manera personalizada todas familias después mismo problema línea zapata tren siguiente problema línea problema línea llanta lateral revisada razón permití hablar presidente república solicitarle presencia guardia nacional metro ciudad méxico aceptado tal manera partir agradezco apoyo guardia nacional presente estaciones metro instalaciones  mil elementos pregunta inaudible claudia sheinbaum pardo hacer todas investigaciones podemos decir episodios digamos normalmente ocurre presupuesto evidentemente haciendo diagnóstico trabajo trabajadores metro manera importante necesario presupuesto otorgarlo aun así seguridad preocupación ciudadanía usuarios metro tomado decisión pedir apoyo solicitar apoyo tal manera partir instala apoyo guardia nacional vigilancia metro seguridad usuarios además trabajo haciendo diagnóstico apoyo mejorar funcionamiento metro ciudad méxico muchas gracias pregunta permanente presencia guardia claudia sheinbaum pardo pronto va ir evaluando conforme vayan pasando muchas gracias presidente bueno vamos javier may javier may rodríguez director general fondo nacional fomento turismo fonatur permiso señor presidente tren maya obra importante gobierno méxico va rescatar olvido sureste mexicano ello además programas bienestar aplican región país cumplimos instrucción presidente aplicar plan integral desarrollo acciones sociales específicas localidades va pasar tren plan integral desarrollo incluye obras acciones sociales aplican localidades municipios  comprenden ruta tren trata calles caminos localidades fomento actividades apícolas agropecuarias mejoramiento espacios públicos recreativos red eléctrica caminos cosecheros obras hidráulicas educativas salud casas ejidales casas culturales todas obras acciones parten esquema absolutamente democrático participación importante comunidades comunidades propia gente decide cuáles prioridades obras requieren chiapas plan integral desarrollo incluye obras acciones principales prioridades infraestructura educativa salud así calles caminos tabasco realizan obras acciones calles caminos infraestructura hidráulica caminos cosecheros campeche obras acciones plan integral desarrollo prioridades calles caminos espacios públicos recreativos caminos cosecheros yucatán suman obras acciones sociales ahí población eligió obras calles caminos espacios públicos recreativos además electrificación fomento productividad quintana roo obras acciones calles caminos infraestructura ejidal red eléctrica importante destacar casos mismos hombres mujeres comunidades integrado comités contraloría social vigilar trabajos cuales terminando plazo corto obras plan integral desarrollo tren maya acabamos burocratismo largas esperas gestiones supuesto permitimos corrupción vocación tren maya permitido atender necesidades comunidades comunicar internet diversas comunidades total solicitudes recibidas cuales atendidas servicio internet instalado escuelas proceso instalación internet realiza localidades municipios  ruta tren manera adicional plan integral desarrollo comprende  mil acciones viviendas familias relocalizadas derecho vía trata acción importante gobierno méxico demuestra tren maya obra impuesta despojo despoja nadie sino contrario realizado diálogo acuerdos desamparar nadie  mil acciones viviendas  mil apoyos mejoramiento casas viviendas nuevas viviendas dignas entregadas listas ser habitadas viviendas nuevas campeche tabasco yucatán  quintana roo tren maya vías vagones obra integral impulsará desarrollo puede haber desarrollo puede haber progreso justicia cuanto presidente pasamos video inicia video gerónima lópez todavía iniciado tren obras comunidad rafael guillén construyendo casita salud nueva parte programa fonatur viene impulsando tren maya nueva obra equipamiento requiere centro salud lázaro mosqueda temporada lluvia aquí especie cascada lleno lodo piedra ahorita vemos puede caminar tranquilamente mucha mejoría pascuala lópez atrás luz verdad iba veces poquito refri veces echaba perder dialogó tomó acuerdo necesitábamos luz trifásica va ser cambio total vamos tener energía eléctrica carmen garcía escuela servía llovía losa toda agrietada daban clases ahí haciendo  aulas  baños cancha techada malla perimetral vamos tener escuela digna hijos carlos cruz programa tren maya ahí citaban reuniones peticiones rehabilitaran sistema agua pozo profundo tanque elevado obra terminó cambiaron todas tuberías rehabilitaron tanque elevado ricardo zapata local va hacer compañeros artesanos van salir beneficiados poder promover poder vender producto maría álvarez bonitas casitas cuarto seleccionado va ser taller costura voy tener espacio revolver mesa sala cocina así miguel ayala sueño hizo realidad hermoso fresco duerme bien humedad escucho ladren perros entro penthouse siento ruido lidia hernández comparación vivía casa madera techo lámina piso rústico excelente toda concreto grande  cuartos baño cocina comedor sala dieron lista vivir gerónima lópez cancha toda quebrada llena monte lluvias queríamos jugar podíamos alegres espacio va haber impedimento salgamos jugar contente proyecto zona tren maya vean real rafael guillén proyecto tren maya recursos jamás llegarían pasarían nunca beneficiaríamos josefa vázquez aquí adelantando quizás progreso atilano mendoza diferencia gobierno dijo cumpliendo pascuala lópez súbete tren carmen garcía súbete tren rafael guillén súbete tren carlos cruz agua súbete tren voces coro ganadoras súbete tren finaliza video javier may rodríguez cuanto presidente diego prieto hernández director general instituto nacional antropología historia inah todas señor presidente señora jefa gobierno canciller director may da gusto salgamos hablar trabajo arqueológico relacionado tren maya después video presentación hizo director general fonatur tener siempre presente recuperación memoria impulsos culturas ancestrales pueden desligarse culturas vivas piensan sienten quieren esperan pueblos mayas pueblos sureste mexicano parece importante vinculemos siempre patrimonio histórico arqueológico patrimonio cultural vivo patrimonio representan pueblos originarios diversidad culturas hacen nación vamos informando frecuente acompañaremos presidente giras quincenales resulta pasado gusto dando cuenta importante trabajo representa recuperación memoria conocimiento civilizaciones culturas precedido relación salvamento arqueológico hacer notar primer término tramos prácticamente concluido prospección campo tramo concluimos básicamente excavaciones tramo todavía tarea relacionada excavación sección norte sur tramo todavía trabajo importante respecta excavación prácticamente tramo concluyendo prospección campo tramo llevamos  terceras partes avance terreno sólo podido avanzar recuperación importante material información arqueológica registro mil bienes inmuebles abarcan cimentaciones áreas residenciales albarradas caminos antiguos sacbé basamentos edificios abovedados gran cantidad edificaciones hablan enorme densidad poblacional llegó tener área maya méxico setecientos cuarenta  mil ochocientos noventa fragmentos cerámica analizados laboratorios talleres instrumentado desarrollar trabajo investigación mil seiscientos ochenta  bienes muebles relativamente íntegros material lítico metates figurillas piezas cerámica incluyen vasijas proceso análisis pronto exhibiendo diversas exposiciones museos cuatrocientas sesenta  osamentas mil rasgos naturales asociados presencia grupos humanos tramo llevamos avance importante quiero destacar manera creciente trabajo salvamiento va concluyendo centrar fundamentalmente trabajo mejoramiento zonas arqueológicas tramo importante tramo largo pasa orillas importante reserva biosfera calakmul alcanzado trazo definitivo gracias instrucción presidente protegieran vestigios deben ser conservados in situ trazo definitivo manera acompañando obras cargo secretaría defensa nacional tarea recuperación conservación material arqueológico decirles vamos preparar importante encuentro internacional estudios mayas entender recuperación material sólo guardarlo bodegas tenerlo laboratorios hacer trabajo análisis ponderación interpretación materiales supuesto siempre atendiendo opinión intercambio toda comunidad internacional desarrolla estudios área maya méxico guatemala belice honduras informarles hace trabajo conciliación acercamiento incorporación participación comunidades trabajando cerca programa integral habló director may atendiendo vinculación comunidades entorno pudimos llegar acuerdos levantaran bloqueos impidiendo llegada turistas zona arqueológica chichén itzá visitada méxico atender toda tarea reordenamiento zonas arqueológicas mano programa mejoramiento zonas arqueológicas inicia hace  toda intensidad beneficiará zonas arqueológicas comunidades entorno mejoramiento unidades servicio desarrollo actividades investigación instalación centros atención visitantes nunca desarrollado trabajo investigación conservación difusión patrimonio arqueológico área maya mexicana tan importante creo jamás atendido interpretación conocimiento conservación patrimonio toda historia país dimensiones continuación vamos proyectar  videos acostumbramos presentar quiero felicitar particularmente encargada medios audiovisuales tv inah ana galicia felicitaron video proyectamos pasada creo vamos tener aquí material importante difusión grandeza mayas antiguos contemporáneos adelante inicia video voz mujer ichkaanti joo antigua ciudad kaan joo conocida dzibilchaltún sitio confirmado registros arqueastronómicos asombrosos confirman precisión profundidad conocimientos astronómicos cálculos calendáricos poseían mayas ancestrales orgullo méxico pueblos mayas actualidad zona arqueológica descubierta tumba señor kalom ukuw gran señor dzibilchaltún localiza noreste ciudad mérida trabaja intensamente programa mejoramiento zonas arqueológicas promeza forma parte proyecto prioritario tren maya jach séebaan báalam conservación puesta valor sitio mano comunidades habitan entorno  mil antigüedad ciudad centro rector importante noreste península yucatán mil habitantes construyeron alrededor  mil edificaciones domésticas rituales comunicación momento mantuvo control productos circulaban costa península particularmente sal producto intercambiaban jadeíta cerámica provenientes zona petén guatemalteco ciudades mayas guatemala honduras belice quintana roo traza destacan calzadas sacbéoob recubiertas piedra conectan distintos conjuntos mientras concuerdan alineaciones  puntos cardinales patrón simétrico confluye cenote xlacah cuyas aguas cristalinas resguardar importantes tesoros arqueológicos históricos promeza sólo busca recuperación patrimonio histórico sino natural ciudad gran señor dzibilchaltún kalom ukuw considerado representante dioses creación sustento cuyo título significa abre así reestructuración museo sitio daremos lugar exhibición ajuar funerario destaca hueso venado escena alusiva inframundo texto bloques jeroglíficos parte promeza  desarrollo trabajando consolidación muros restauración diversas estructuras habilitación espacios permitirá apertura nuevas áreas visita mejor comprensión importancia grandeza sitio parte capilla abierta antiguamente usada evangelización lugareños restaurada comunidades recuperen espacio puedan realizar actividades ceremoniales trabaja proyecto ejecutivo muso sitio dar conocer investigaciones últimos exhibir piezas recuperadas proyectos salvamento rescate zona construcción tren además gracias proyecto tren maya jach séebaan báalam puesto marcha creación centro atención visitantes catvi ofrecer mejor atención viajeros señalar programas promeza catvi sumado experiencia conocimiento hombres mujeres comunidades aledañas participan entusiasmo mejoramiento cuidado lugar finaliza video diego prieto hernádez gracias adelante adelante adelante adelante acuérdense democracia orden orden democrático vamos responder pregunta presidente diana benítez periódico financiero preguntarle bien dice tocó ningún tema generara rispidez cumbre líderes américa norte preguntarle oportunidad abordar controversias tratado tmec sector energético tratamos procedimiento establecido mismo tratado motivo ningún planteamiento cuestión consulta controversias existen trató interlocutora diálogo acordó canadá resolver inconformidades pueda tener iniciativa privada país partir  iniciando  expresó primer ministro torno inconformidades sector empresarial bueno presentaron diferencias empresas estadounidenses ofrecí atenderlos personalmente funcionarios relación asuntos importaban creo atendí empresas resolvimos problemas entonces mismo procedimiento acordamos voy recibir empresa controversia electricidad trata empresas recibieron permiso concesiones autoabasto decisión corte mecanismo autoabasto considera fraude legal producir energía empresas misma compañía corporación sino producir energía vender empresas prohibido incluso resolución suprema corte embargo vamos hablar buscar salida siempre hecho interlocutora  comenzaría diálogo presidente creo próxima dependiendo agendas caso luego   mineras importante diera conocer empresa canadiense construyendo gasoducto golfo trata inversión canadá actualidad importante méxico asociación armónica empresa comisión federal electricidad creo llama transcanada comentaba primer ministro trudeau satisfecho inversionistas canadienses sitio país preferente inversiones méxico crecido nunca últimos  pasado alrededor  mil millones dólares van seguir creciendo entonces buena reunión términos interlocutora comité sustitución importaciones  comenzaría trabajar  prevén pueda alcanzar ciento mencionaba canciller sentido cuestionarle  designación alfonso romo bien sabemos asesor externo  integrarlo aquí vimos presente aquí reuniones bueno requiere gente experiencia confianza  gobernantes ayude  buscando flujo inversión extranjera américa norte todas partes mundo voy marcelo ebrard ejemplo san luis potosí bmw alemania decidió poner planta méxico inversión marcelo ebrard casaubon millones euros ochocientos millones euros atractiva américa norte méxico mundo varias razones estabilidad política importante auténtico derecho chueco cohecho piso parejo corrupción importa muchísimo estabilidad macroeconómica fuerte peso contratado deuda adicional empleo creciendo salario aumentando salario general entonces saben bien inversionistas ayudando entonces queremos planear desarrollo futuro sólo pensando posiblemente posiblemente seguramente vamos verlo termino  queremos dejar definida ruta seguir plan mediano largo plazo entonces hacer planeación decía churchill pensando próxima elección sino pensando próxima generación hecho bien asia saben  va suceder  esperando suceda parecido queremos llevar cabo américa norte entonces grupo  representantes país van ser entonces planeación propósito fortalecer actividades productivas américa norte producir américa norte consumimos sustituir importaciones ciento hablaba marcelo sustitución importaciones significa crecimiento económico  países generación empleos  países  producir américa norte consumimos sólo sino proyectar desarrollo integración respeto soberanía países continente americano hablando duda región continente fuerte mundo entonces darle espalda américa latina caribe sino consolidar américa norte mismo integrar consolidar apoyar desarrollo países américa latina caribe luego significa programas bienestar significa relación respeto decisiones internas cada país hacer lado intervencionismo hegemónico respetar soberanías expresó manera natural intento golpe brasil celebramos gobiernos prácticamente rechazaron intento golpe significativo hecho canadá unidos aquí presidente biden habló teléfono presidente lula ofreció apoyo recibirlo casa blanca entonces unirnos partir defender democracia autenticidad usar democracia libertad sólo discurso excusa pretexto intervenir actuar manera prepotente hegemónica ningún país américa latina caribe entonces buen encuentro equipo básicamente ver económico comercial parte propuesta conjunta creo parte unidos propusieron coincidieron entonces todavía van nombrar decidimos marcelo ebrard secretario relaciones exteriores raquel buenrostro secretaria economía rogelio ramírez secretario hacienda alfonso romo empresario independiente entonces van reunir van hacer propuestas presidente biden hablaba tener resultados cada trabajo equipo modo reunirse seguro van hacer interlocutora presidente cambiando tema unam finalmente confirma existió plagio tesis ministra yasmín esquivel afirma institución puede retirarle título cede expediente sep tome determinación respecto opinión preguntarle haría recomendación sep sentido planteé aquí debían resolver definitiva tribunal hacer recomendación válido título interlocutora argumenta normatividad unam puede bueno vamos ver va analizar duda independientemente hecho mismo plagio llevó cabo independientemente asunto vinculado politiquería acá importa ética dedicado robar intervención impartidora justicia debería continuar suprema corte justicia sabemos autoridad competente mejor unam diga válido título válido título intervención plagio  intervención plagio unam dijo plagio plagio decir válido título entonces quiere decidamos ningún problema vamos analizar duda quiero aclarar conservadurismo característica hipocresía corruptos enarbolan bandera ética visto cuestiones todas maneras vamos ver asunto pasaron responsabilidad sep pregunta pudo unam resolver pasa sep decisión vamos atenderlo pronto vamos resolver intervención dijo debe permitir plagio corrupción presidente debe permitir plagio menos corrupción plagio corrupción deshonestidad concepto todavía amplio corrupción robar ser incongruentes entonces va ver bueno mismo ine toca cuidado cerro aeropuerto felipe ángeles van chocar aviones puede bajar ahí avión presidente biden tren maya cambia color agua caribe va haber azul turquesa cuidado cuidado cuidado compren dólares va ir etcétera etcétera etcétera cuidado rieles oxidados entonces mismo todas formas vamos resolver aquí déjenme vea  resolvió unam dicen diciendo plagio toca sancionar sino sep poncio pilatos rector lavó manos claro metido hablando plata basta simulación hipocresías pronto sé creo dé ver legalmente  situación vamos evadir responsabilidad actuar pregunta señor presidente señores gabinete jefa gobierno eduardo esquivel ancona sdp noticias quiero preguntarle señor presidente  empresas extranjeras concesiones litio entonces quisiera saber empresa canadiense organimax única propietaria derechos mineros explotar exportar  polígonos yacimiento litio zacatecas concesión compraron empresa llama litio mex mexicana compraron concesión fresnillo pozos explotando pozos sacaron muestras certificadas millones toneladas cada contiene gramos litio potasio empresa llama bacanora litium china ganfenge litio litio dicho mineral transición energética estratégico ahorita investigación haciendo sdp noticias viendo pasado tonelada carbonato litio llegó costar mil dólares tonelada precio alto inversión alta actualmente méxico produce todavía ningún todavía muestras empresa china va avanzada todavía comercialmente extrae litio litio sirve cada teléfonos celulares  gramos litio cada  automóviles eléctricos baterías automóviles inclusive eólicas media tonelada litio caso entonces quisiera preguntarle  va tratar gobierno gobierno van poner acuerdo empresas van quitar concesión primera pregunta efecto  empresas todavía regularizados papeles solicitud explotar minerales establece litio acuerdo ley minera concesiones entregaban vinculado litio partir decidimos litio nación cosas cambian empresas todavía permisos faltan trámites buscando llegar acuerdo nuevo marco litio nación empresa empresa pública va manejar toda explotación litio abogados analizando va hablar empresas legalizada concesión legalizada concesión investigamos cofece dio razón empresa china sonora diferendo sabemos  actúa cofece cofece incluso informaron economía tomaron decisión condiciones aprobó ley litio manejado nación faltan permisos permiso extracción agua estudios impacto ambiental autorizados fin legalidad plena concesiones todas maneras va hablar idea litio méxico nación utilice instalen país empresas plantas produzcan baterías industria automotriz carros eléctricos aporte fundamental sonora cobre usa fabricación automóviles litio fundamental básico va tener energía eléctrica renovable limpia plantas solares entonces plan sonora litio entra cadena productiva entonces tratando asunto cambiaría ley minera así establecida nueva ley aprobada aprobada luego derecho inconformarse recurrir amparos vamos defender nación trata mineral estratégico futuro hablando nuevas generaciones compromiso partir sólo van poder usar carros eléctricos unidos canadá entonces méxico méxico entonces necesitamos reconvertir toda industria automotriz litio importante tan así unidos tomó decisión desarrollar toda industria semiconductores chips arizona trajeron asia  temas trató tanta dependencia podían fabricar sólo refrigeradores estufas dependía asia entonces presidente biden tomó decisión produzcan semiconductores chips américa norte incluyeron importante región muchas gracias señor presidente segunda pregunta quisiera saber  van negociaciones familia barbachano comprar terrenos ubicada zona arqueológica uxmal llegando acuerdo pase pasó chichén itzá proceso larguí porfirio díaz negociaciones aquí experto ver diego prieto hernádez  miren primer lugar aclarar monumentos arqueológicos determinación ley propiedad nación inalienables imprescriptibles inembargables cualquier transacción comercial comercio tesoros nacionales embargo efectivamente refiere propiedad suelo manera gran cantidad zonas arqueológicas vamos encontrar situación jurídica dual monumentos decirlo así pirámides juegos pelota plataformas construcciones abovedadas castillos palacios propiedad nación indudable embargo suelo puede ser propiedad nacional puede ser propiedad social núcleos agrarios puede ser propiedad privada hecho monumento nación modifica propiedad suelo importante instituto vaya avanzando solventar dualidad jurídica buscando regularización paulatina suelo ubica zona monumentos arqueológicos haciendo haciendo primera vez nunca instituto apoyo gobierno méxico nivel compromiso poder lograrlo ser cuidadosos efectivamente tampoco podemos incurrir abuso finalmente postre particulares pueden utilizar terrenos cosa instituto daría permiso zona monumentos derecho autorizar desautorizar proyectos uso suelo zonas monumentos arqueológicos sólo pueden utilizar fines investigación conservación difusión patrimonio arqueológico entonces  ocurre importante lograr suelo pueda digamos adquirir nación sentido caso uxmal señor presidente autorizado haga procedimiento procedimiento obedecer requerimientos ley primer lugar esperando manera formal instituto administración avalúos bienes nacionales indaabin dirige víctor martínez dé avalúo cierto  podemos adquirir predios valgan incorrecto vez avalúo pensando pueda ser tardar principios próxima entonces ver obviamente señor presidente fonatur podemos concretar compra adquisición evidentemente buscando provecho nación particular caso particular señor fernando barbachano dicho acuerdo va aceptar avalúo indaabin ningún problema permitirá entonces mucha mayor certeza jurídica poder avanzar programa mejoramiento zonas arqueológicas hecho adquisiciones predios programa mejoramiento zonas arqueológicas mayoría núcleos agrarios ejemplo ejido chablekal precisamente poder disponer tierras pertenecen zona arqueológica dzibilchaltún trabajando ejemplo apertura zona ichkabal quintana roo requerimos llegar acuerdo núcleo agrario poder trabajar ahí probablemente lograr acuerdo adquisición expropiación convenida pueda trabajar zona abrirla público manera haciendo cosas bien requiera urgencia excesiva vamos hacer insisto gracias gobierno méxico atendiendo manera consecuente necesidad ordenar regularizar propiedad suelo zonas arqueológicas ordenar zona arqueológica sencillo implica conciliar intereses tema incidente chichén itzá necesitamos entrar tema ordenamiento concertación social incorporación comunidades gracias nomás último señor presidente quisiera preguntarle jefa gobierno reabrirá línea subterráneo parece va ser pronto quisiera saber fecha claudia sheinbaum pardo tramo subterráneo abre parte elevada sigue trabajando va avanzando bien gracias bien sigue  quedamos   pregunta señor presidente verenice téllez diario nacional unomásuno diario amanecer méxico felicitarlo cumbre resultados cumbre líderes américa norte torno quisiera preguntarle concretamente  abordó respecto tema armas   naciones van hacer frente violencia dando país zona américa permite pregunta trató gustaría marcelo marcelo ebrard casaubon tema seguridad regional méxico colocado mencioné pasada explico prioridad región control tráfico amas país entonces entendamos unidos propia regulación canadá parecido primer ministro trudeau promovió legislación bastante avanzada prácticamente impedir distribución armas asalto alto poder canadá entonces convino medidas importantes seguridad regional controlar drásticamente tráfico  país permite adquisición permite haber acción país permite ilegal hacer símil unidos ilegal estupefaciente méxico todas maneras actuar tratar impedir permitido aquí llegase unidos mismo sucede armas entonces serie acuerdos diría síntesis tener sistema información seguimiento traficantes prioridad  traficando armas  vende  mandan hace productores armas presentar apelación unidos materia discusión sino méxico va hacer apelación demanda presentamos massachusetts interlocutora gracias pretende sugiere alguna reforma materia legal unidos considerado marcelo ebrard casaubon presidente biden presentado varias iniciativas lograron aprobación pasado relativo ver tráfico venta ilegal armas entonces delito federal unidos razón ley presentamos demanda arizona  armerías resulta armas venden localizado méxico eventos hechos delictivos sigue cada arma fiscalía general república presentamos reunión alto nivel washington mapa condados venden condados cuales parte importante número arizona presentamos demanda interlocutora muchas gracias señor presidente pregunta bien solicitud haciendo integrantes sindicato nafin bancomext solicitud hecho previamente intervención resulta desalojados caso bancomext desalojados director institución llama luis antonio ramírez pineda desalojaron instalaciones bancomext sindicato ahorita temiendo desalojen nafin piden intervención diálogo resuelva tema laboral sindical  vamos pedir luisa maría alcalde parece comentes secretaria trabajo va atender tratar asunto interlocutora muchas gracias presidente alguna información sucedió hidalgo atentado personal pemex asunto atendiendo reinicio antiguas actividades robo gasolinas hidalgo preocupa involucrando población grupos dedican huachicol contando apoyo población varios pobladores hablando caso queremos suceda tlahuelilpan jefes mafias huachicol permitían gente llenara bidones gasolina llevaban pipas ahí accidente lamentable entonces presentando fenómeno hidalgo van   ocasiones unas detenciones jefes presuntos responsables manejo venta ilícita combustible perforación ductos extracción gasolinas comercio informal ilegal entonces tratando asunto hago llamado gente involucre respalde actividades ilícitas cometen delitos recordarles delitos graves detenidos derecho fianza alcanzan derecho posibilidad entonces muchas veces gente sabe hidalgo creciendo número actos vandálicos actuando vamos seguir actuando luego sólo vigilancia protegiendo trabajadores pemex sino programas bienestar ayudando gente necesidad acto completamente delictivo lucrativo justificación pobreza mucha necesidad desatendidos entonces participar actos ilícitos grupo grupos delincuencia malencaminan pobladores entonces ayuden forma vuelva suceder sucedió tlahuelilpan doloroso mucha gente inocente perdió vida costumbre dejaron crecer ver rompemos tubo ducto ordeñamos sacamos gasolina llevamos mayor parte dejamos alberca rudimentaria siga saliendo gasolina llegue gente bidones recoger ahí da accidente único caso practicaba lados abrían cargaban pipas dejaban abierta fuga llegara gente así contar apoyo gente hacer fechorías toleraba actuaba creencia arraigada roban arriba  vamos robar aquí permite robo permite corrupción nadie impunidad dedican delincuencia corruptos cuello blanco cero corrupción cero impunidad  bien preguntas sucediendo voy hablar gobernador menchaca participemos aprovecho hacer llamado nuevo ministros corte miembros consejo judicatura sigue liberaciones injustificadas jueces detiene personas libera siempre misma excusa mal integrado expediente caso ovidio alegando coincidía hora entonces pensando jueces vamos quedar callados cosa respetemos independencia autonomía cosa sabiendo cometió injusticia ilegalidad quedemos callados cómplices entonces aquí cada vez hecho consideremos ilegal presunta corrupción sólo vamos mandar escrito tema asunto judicatura sino vamos denunciar avanzamos imagínese cuánto esfuerzo sacrificio arriesgan vida elementos policía ejército marina pemex todas instituciones detenga delincuentes deje libertad influencia dinero trata jueces corruptos vamos permitir  bien preguntaste intervención trataron liberar ovidio presidente defensa alegando horario mismo siempre mal integrada averiguación aun trata asunto dominio público mundo sabe enfrentamiento perdieron vida elementos ejército lamentablemente pérdida vidas grupo dedicado delincuencia alegando horario elemento central defensa pedir liberación exceso escuché aguilar camín subrayo unam agrupan bloque conservador diciendo castañeda conductor mismo dice neoliberal dijo vez además duda  llama conduce programa intervención leo zuckermann zuckermann diciendo crea puede ganar claro podemos ganar ganamos corte así aguilar camín fortachones rector firme rector unam firme comunicado trata asunto buen nivel politiquero preocupa ética ando buscando tonto crea ponemos aquí ver  actuado mismos cuánto cinismo  informan cuánto ganan  protegen corruptos dinero recibían gobierno anterior gobiernos anteriores  corrupción decía compañero plagios grupo conservadores entonces vamos atender tema huachicol planteando bien adelante pregunta  tal presidente carlos guzmán avanoticias  media telecomunicaciones veracruz preguntarle tema salió ahí tema  apoyaba denuncia jueces  pasó licenciado mejía berdeja va renunciar va renunciar  sé finalmente  asistido conferencias daba conocer tema delitos   tema  finalmente ah entendí probable hablado enteré aspira ser candidato coahuila pt sé  partido información cualquier ciudadano derecho luego va ser candidato va trabajar va desempeñarse subsecretario va ser así vamos nombrar subsecretario va seguir mismo plan informar  castigando cometen delitos sección cero impunidad entonces creo puede ser sepamos vence plazo ah seguro relevo caso forma decir mucha claridad título personal apoyo vayan malinterpretar cosas mucha claridad apoyo participa encuesta participan encuesta ganan guadiana gana merece ser apoyado asunto partidista estatutario decide hacer encuesta gana encuesta debe recibir apoyo gobierno militantes simpatizantes licencia dicho señor mejía berdeja hablado últimas horas derecho libre ningún impedimento podría subsecretario hacer aclaración decir presidente  candidatos bueno quede claro apoyo ganó encuesta título personal licencia movimiento partido quiero partido ahorita licencia digo presta sé cuántas interpretaciones entonces asunto amistad cuestión compañeros proceso transformación importante buscar cambio verdadero país asunto deseo millones importante transformación importante méxico importante pueblo méxico importante pobres méxico importante acabar corrupción país importantes felicidad mexicanos importante intervención mejía berdeja importó transformación entonces cada libre sucediendo proceso mismo vivía don scherer imagínense época naranjo  caricaturista escritor mejor proceso intervención josé emilio pacheco bueno pacheco bueno finando pacheco leñero  puro corazón simpatizábamos intervención inaudible incluso familia don creo primo hermano marcelo ebrard casaubon enrique maza enrique maza mejor mejor sincero buen escritor hombre convicción humanista santo intervención cura sacerdote jesuita recuerdo defensas hacía ocupaban movimiento intervención caso mejía berdeja presidente contextualizando olviden texto contexto quieren así ver árbol olvidan bosque vámonos rápidamente cambiando tema jefa gobierno aquí presente gustaría preguntarle  cosas presidente comentado jefa gobierno iba pedir favor vez aquí palacio nacional conferencia matutina preguntarle inicio finalmente aceptó jefa gobierno propuesta hizo aquí necesario necesario informa allá ayuntamiento antiguo ayuntamiento cierto visitas hicimos   travesuras seguridad marcelo ebrard casaubon elevador  reunimos bilateral mesa balcón seguridad querían cerrara balcón convenció aquí alejandro esquer hizo buen trabajo aquí seguros invitados amigos estimamos queremos presidente biden primer ministro todas maneras cerrar bueno decidió cerrar ahí sentados repente imagínense cualquier extranjerose presidente biden va ventana ver plaza plazas bellas mundo entonces dice  maravilla entonces abro puerta balcón digo venga salimos balcón empieza movimiento abajo seguridad bien elevador esperando digo vengan voy mostrar subimos encantados elevador finales xix principios xx segundo elevador américa latina segundo elevador américa latina todavía funciona entonces llevo vamos súbanse además  ahí interprete ahí ayudó beatriz vénganse elevadorista abajo mucha razón pendientes llaman vista fija así sé expresión inglés siempre viendo marcelo ebrard casaubon vista presidente vista entonces bajamos saben bajamos abrimos enseñé puerta abrió puerta salimos corregidora mostré suprema corte nadie dio cuenta volvimos subir vamos nuevo bien contentos saben debemos tener presentes autoridades gobernantes pueblos extranjero quieren méxico respetan méxico históricamente respetan pueblo causa mucha admiración grandeza cultural digo acomplejemos ser prepotentes ser sumisos herederos grandes culturas grandes civilizaciones pueblo ejemplar mejor gran país méxico lindo querido entonces imagen mexicano trabaja indolente creando someternos abandonáramos tradiciones costumbres culturas perdiéramos identidad fortaleza cultural va delante distingue salvado protege sacado adelante ahí caso trabajadores migrantes cuáles trabajadores deseados mexicanos  trabajadores responsables dicen empresarios extranjeros viene cualquier empresario visitarnos felices obreros técnicos capacidad responsabilidad creatividad trabajadores mexicanos entonces sentirnos superiores nadie actuar complejos nadie tampoco menos nadie país viendo mensaje alguien decía críticas encuentro decía bueno patio trasero puerta entrada quizá puerta entrada igualdad circunstancias presidente biden repite repite pie igualdad pie igualdad sometimiento intervención  regresó aifa presidente hizo pensaron podían salir rápido primer ministro trudeau salió trudeau salió aifa importante demostrar trata gran aeropuerto felipe ángeles ven cuántas cosas decían nunca va aterrizar avión twitter periodista decir  vale pena quedado mal  seguimos poniendo limón herida exageren problema cerro ladeada torre primera aeropuerto instalaciones gustaría repito visitaran pudiesen entrar parte fuerza aérea cosa impresionante complejo primer orden entonces portaron  bien terminamos quiero mostrar  dólar  pones ahí malo dicen ayudando debe confianza hablando inversionistas méxico posibilidades inversión empresas buena fuerza trabajo calidad fuerza trabajo decir responsable trabajadores creativo trabajos técnicos mexicanos muchas cosas incluso nuevo sé lámina laura puede mandar comportamiento saben importa sepa gente sale periódicos juicio garcía luna aparece cosas aparecen medios convencionales jesús ramírez cuevas coordinador general comunicación social vocero presidencia  gráfica comportamiento  apreciado moneda último relación monedas acuerdan hablaba conservadores hablaban jesús ramírez cuevas ver láminas ver encuentro influye varios factores miren importantísimo entramos países miren peso primer lugar apreciación relación dólar hace franco suizo arriba dólar canadiense libra esterlina decía conservadores decían época posterior porfirio díaz insensatos hablaban mejor gobierno gobierno esclavista entreguista decían peso méxico par londres par londres miren euro último igual comportamiento intervención presidente voces después dijo jefa gobierno tema guardia nacional hablan militarizando metro gustaría pedirle opinión jefa gobierno críticos hablando militarización supuestamente haciendo metro empezamos claudia sheinbaum pardo ver guardia nacional guardia opera país inclusive ciudad méxico totalmente legal distintas colonias ciudad momento distintos cuarteles guardia nacional dije hace momento pasando metro informan ejemplo momento desalojando estación línea problema línea usuarios metro habitantes ciudad saben normal voy platicar cosa accidente perdone aquí fiscalía caja negra metro cajas negras metro bien encontraron policía investigación camioneta sacado caja negra hace jefa gobierno asuma responsabilidad proteger usuarios metro entonces llevan cabo investigaciones mismo obligación proteger entonces vamos seguir trabajando haciendo diagnóstico metro haciendo hace además proteger ciudadanía apoyo guardia nacional gente confía guardia nacional aquí presidente varias veces presentado ciudadanía reconocimiento grande marina secretaría defensa nacional guardia legal importante apoyo ciudadanía sabotaje dicho claudia sheinbaum pardo quisiera ponerle nombre acciones momentos hechos atípicos ocurriendo metro importa siempre ciudadanía  millones personas utilizando metro intervención inaudible claudia sheinbaum pardo vamos adelantar respetar trabajadores trabajadores operan metro proteger intervención usuarios seguros usuarios metro sencillo decirle ciudadanos capital república utilizan metro méxico ciudad méxico usuarios importa interesa obligados hacerlo garantizar seguridad queremos sicosis encima problemas cotidianos enfrentar preocupación algún accidente metro pueda ser provocado vamos tener vigilancia llaman militarización llamen asumimos responsabilidad vale prevenir lamentar entonces vamos cuidar pueblo metro jefa gobierno apoyo mencionó presupuesto suficiente mantenimiento aquí ofrecimiento público hace falta presupuesto va contar apoyo gobierno federal decirle gente actuando ninguna desgracia cuidar gente importante importante seguridad gente va gustar sabemos gusta intervención seguros usuarios metro seguros usuarios metro van seguros partir va guardia nacional  cuidar usuarios metro  dejar claro debe haber ningún problema falta mantenimiento atender haciendo jefa gobierno mucha responsabilidad usa metro mayoría usan metro van trabajo medio transporte necesidad trasladarse metro millones cuidarlo mejorar servicio haciendo va hacer situación podemos negar culpar cuestión política pudiese ser alguna negligencia sucediendo metro evidente ambiente enrarecido político medios campañas nunca historia reciente gobierno mandan mandaban pueden robar decirlo claridad entonces quieren llamado poder mediático someter razón contamos afortunadamente apoyo gente confianza trabajando beneficio pueblo convicciones principios buena fe amor  vamos convencer krauze aguilar camín cualquier favoritos régimen corrupción va interesante juicio garcía luna  guardaron silencio aplaudían momentos represión tortura masacres compra consciencias lealtades va bueno bueno juicio importa darle seguimiento ojalá medios informando constantemente  cosas llaman atención empezando digo  va enterar gente quieren abogados garcía luna conozca bienes fecha logró empresas privadas fíjense razonamiento investigue acumuló fortuna adelante debe investigarse segundo quieren llame declarar funcionarios alto nivel gobierno unidos incluido expresidente vaya ser prensa medios méxico pasen serie entere gente importantísimo  sugiriendo abogados actuó bien mal señor garcía luna hizo apoyo reconocimiento aceptación expresidente unidos altos funcionarios unidos hablando plata entonces  importa conozca verdad nunca jamás vuelva suceder país repetición vivía ambiente enajenación veía normal micho veía corrupción normal entonces importante conozca informe vuelva repetirse viendo ver hablamos  llama pregunta inaudible pregunta mejía berdeja ricardo va ricardo pregunta ciro gómez leyva ah felicidades jefa gobierno fiscalía detenidos creo van seguir informando momento avance importante imagínense quede sospecha público notorio diferencias ciro diferencias ver proyectos representamos defendemos ahí mandemos reprimir periodista gran distancia venimos lucha sagrada libertad enemigos queremos tenerlos adversarios vemos nadie enemigo destruir acaso adversarios vencer buena lid ejemplo apostaron periodista señora estévez jesús ramírez cuevas dolia estévez amigo lópezdóriga va bajar avión presidente entonces ahí vale pena decir fíjate bajó así podemos confrontarnos manera además van ganar unas luego vamos ganar democracia pluralidad usar fuerza querer silenciar fuerza opositor autoritarismo democracia dictadura tiranía cierto hablaba brasil dio gusto  primer ministro trudeau pronunció sucedido perú represión protestando consideran golpe respetó voluntad pueblo entonces gente protesta reprimen asesinados canadá protestó actos represión hacemos entonces sólo brasil perú olvide sucedió perú pocos países pronunciaron mayoría guardó silencio pregunta  quedó decisión presidencia cuál alianza intervención inaudible ah pausa todavía sabemos pregunta secuestraron guerrero viendo analizando sucedió intervención inaudible  vida envió equipo especial  buena noticia sabía bueno vemos contesta encuesta satisfacción  experiencia gobmx fácil encontrar buscabas fácil fácil difícil difícil  república visitas siguiente  buscabas máximo caracteres siguiente  gustó puedes seleccionar  información clara precisa diseño agradable bien organizado sencillo navegar lenguaje amigable siguiente recomendarías portal amigo familiar finalizar fácil encontrar buscabas fácil fácil difícil difícil  mejorarías puedes seleccionar opción diseño navegación dentro sitio claridad precisión información organización contenidos lenguaje utilizado finalizar  buscabas máximo caracteres siguiente gracias opinión function var c var fin var tipocara var pagetype articulos var triggered false var answers var properties var organization presidencia var section blog var lang propertiespublishedon propertiestitle versión estenográfica conferencia prensa presidente andrés manuel lópez obrador propertiespath presidenciaarticulosversionestenograficaconferenciadeprensadelpresidenteandresmanuellopezobradordeldeenerode propertiesreferer propertiesviewfinder navigatoruseragenttolowercase propertiesscreens screenwidth propertiesdevice screenwidth getjson function selectoptions for var i i selectoptionsjsonnombre estadosappendotro fireclickfunctionevent surveypopupcssheightpx qafindbuttonclickfunctionevent querysremoveclasshidden queryaddclasshidden answersq thisattrid gasurveyclickfunction tipocara thisval var intervaltime function timer if c btnfinalizarattrdisabled false var qarray qgfindinputcheckedeachfunctionindex qarraypushelattrid answersq qarray qhbtnclickfunctionevent eventpreventdefault queryaltaddclasshidden querybremoveclasshidden answersq txtavalsubstring btnfinalizarclickfunction event fin ajax url encuestasatisfaccion type post datatype json data section section lang lang properties properties answers answers beforesend function loadingremoveclasshidden success functiondata setgafinalizada surveyhide surveypopupcssheightpxbackgroundcolordffdborderpx solid dec surveypopup titletextgracias participacióncsscolorcd iconsurveyremoveclassfafiletextoaddclassfacheckcirclecsscolorcd settimeoutfunction surveypopupfadeout function setgaestatus var pagesgroup gobierno var organizationname presidencia consolelogentro apartado encuesta satisfacción estatus estatus consolelogpages group pagesgroup consolelogsub group organizationname consolelogpage type pagetype consolelogface tipocara consolelograilsenvproduction código ga encuesta satisfacción gtagset dimension pagesgroup gtagset dimension organizationname gtagset dimension pagetype gtagsend event encuesta satisfacción tipocara estatus gtagset dimension null gtagset dimension null gtagset dimension null subscribesurveyclickfunctionevent eventpreventdefault var email emailsurveyval var state estadosval if email email undefined try ajax url subscribe type post datatype json data email address email success function data responsesignuphtmldatamessage error function data responsesignuphtmldatamessage catche responseemailinnertexte ajax url signups type post datatype json data section section lang lang properties properties success function consolelogexito else responsesignuphtmlpor favor llena campos surveyformsubmitfunctionevent eventpreventdefault compartir functiond s id var js fjs dgetelementsbytagnames if dgetelementbyidid return js dcreateelements jsid id jssrc connectfacebookneteslasdkjsxfbmlversionv fjsparentnodeinsertbeforejs fjs document script facebookjssdk var pagesgroup gobierno var pagetype artículos var organizationname presidencia var titlecontent versión estenográfica conferencia prensa presidente andrés manuel lópez obrador windowtwttr function dsid var t js fjs dgetelementsbytagnames if dgetelementbyidid return jsdcreateelements jsidid jssrcplatformtwittercomwidgetsjs fjsparentnodeinsertbeforejs fjs return windowtwttr t ready functionf tepushf document script twitterwjs function tracktwitterintentevent if intentevent if intenteventtarget intenteventtargetnodename iframe consolelogmetrica compartir twitter titlecontent consolelogorganization organizationname consolelogpage type pagetype consolelogtitle content titlecontent gaset dimension pagesgroup gaset dimension organizationname gaset dimension pagetype gasend event compartir redes sociales twitter titlecontent gaset dimension null gaset dimension null gaset dimension null twttrreadyfunction twttr twttreventsbindtweet tracktwitter imprime página completa legalidad veracidad calidad información estricta responsabilidad dependencia entidad empresa productiva proporcionó virtud atribuciones facultades normativas enlaces datos publicaciones portal obligaciones transparencia pnt inai alerta denuncia  gobmx portal único trámites información participación ciudadana leer temas administraciones anteriores declaración accesibilidad aviso privacidad aviso privacidad simplificado términos condiciones política seguridad marco jurídico mapa sitio síguenos afooterclickfunction var paginasitio windowlocationpathname var outboundlink thisattrid var subgrupopaginas presidencia var pagetype home var pagesgroup gobierno ifpagetypelength pagetype pagetypeval consolelogmetrica links externos footer outboundlink gtagset dimension pagesgroup gtagset dimension subgrupopaginas gtagset dimension pagetype gtagsend event outbound link footer outboundlink paginasitio gtagset dimension null gtagset dimension null var comscore comscore comscorepush c c function var s documentcreateelementscript documentgetelementsbytagnamescript sasync true ssrc documentlocationprotocol scorecardresearchcombeaconjs elparentnodeinsertbefores var sfstartptnew dategettime var sfasyncconfig uid domain usecanonical true function function loadchartbeat windowsfendpt new dategettime var documentcreateelementscript esetattributelanguage javascript esetattributetype textjavascript esetattributesrcstaticchartbeatcomjschartbeatjs documentbodyappendchilde var oldonload windowonload windowonload typeof windowonload function loadchartbeat function oldonload loadchartbeat var ele presidenciaarticulosversionestenograficaconferenciadeprensadelpresidenteandresmanuellopezobradordeldeenerode if organizationsitepresent organizationsitecategory gobmx campaña var siteels campaign else var siteels gobierno for var i i aescfeoalastindexofceeoflcutgeofoanimageshnew imagemnspnsphhsrcenwrite function uidcalla b uic your corporate c client value uinssite gobmx your sites identifier windowbuievent windowcuievent null windowcuieventwindowcuievent var uipixelurl var bcomscorecdocumentdccookieefindexofgsubstringhlengthijknslmnopqwindowrqencodeuricomponentescapeifdfbforondsplitpnhoiuipixelurlfljuipixelurlgilastindexofluipixelurluipixelurlgjkcutruipixelurlgjgicimagesmnew imageqnspnspmmsrcuipixelurlcwrite udm let key function getjson functionjson consolelogjsonkeyanalytics this will show the info it in firebug console key jsonkeyanalytics gacreate key auto gobtracker gagobtrackerrequire linker gagobtrackerlinkerautolink gagobtrackerset contentgroup gobierno gagobtrackerset contentgroup subgroup gagobtrackerset contentgroup pagetype gagobtrackerset dimension gobierno gagobtrackerset dimension subgroup gagobtrackerset dimension pagetype gagobtrackerset dimension registrado gagobtrackersend pageview gagobtrackerset contentgroup null gagobtrackerset contentgroup null gagobtrackerset contentgroup null gagobtrackerset dimension null gagobtrackerset dimension null gagobtrackerset dimension null gagobtrackerset dimension null"

El vector archivo contiene los archivos de texto que quedaron después de la limpieza, y como vimos previamente, estos son 144.

CORPUS central.

Una vez construido el corpus a partir de nuestros archivos, continuamos afinando nuestros archivos eliminndo las stopwords, así como los números que encontremos dentro de esta misma.

Def. Stopwords: Conjunto de plabras que no aluden a un análisis crítico de una situación y que suelen “frenar” la interpretación.

#CORPUS CENTRAL:

corpus <- Corpus(VectorSource(textos_limpios)) 
#Se crea un corpus, dentro de este, se tiene la función de "textos_limpios" que ya se había  creado antes 

##### Variable para eliminar palabras en específico
palabras_eliminar <- c("null", "gtagset", "function", "var", "pagetype", "presidente", "interlocutos", "andrés", "manuel", "lópez", "obrador","pues", "aquí","ver","ahora", "también", "muy","ahí","gagobtrackerset","entonces","gracias","además","vamos","mil","bueno","así","versión","estenográfica","gaset","voy","van","conferencia","contentgroup","organizationname","interlocutora","ser","hacer","pagesgroup","señor", "prensa", "puede", "país", "méxico", "diminsión", "millones", "jesús", "ramírez", "luego", "pregunta", "dimension", "tema", "todas", "presidencia","gobierno","bue", "pesos", "caso", "nacional", "ciento", "hace", "sólo", "else", "email", "gobmx", "data", "lang", "properties", "section", "subgroup", "type")

corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)  # Eliminar números dentro del corpus

## Warning in tm_map.SimpleCorpus(corpus, removeNumbers): transformation drops
## documents

corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("es"))  # Eliminar stopwords dentro del corpus

## Warning in tm_map.SimpleCorpus(corpus, removeWords, stopwords("es")):
## transformation drops documents

corpus <- tm_map(corpus, removeWords, palabras_eliminar)  # Eliminar palabras específicas dentro del corpus

## Warning in tm_map.SimpleCorpus(corpus, removeWords, palabras_eliminar):
## transformation drops documents

# Crear la matriz término-documento (Document-Term Matrix, DTM)
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)

# Inspeccionar la DTM
inspect(dtm)

## <<DocumentTermMatrix (documents: 144, terms: 45383)>>
## Non-/sparse entries: 396220/6138932
## Sparsity           : 94%
## Maximal term length: 205
## Weighting          : term frequency (tf)
## Sample             :
##      Terms
## Docs  bien decir gente importante información parte poder pueblo seguridad
##   102   19    13    18         13          12    14     9     10         5
##   111   15     5    29         29          16    19    15     15         5
##   15    27    10    17         14          10    12     7     17        11
##   29    13    13    20         23          16    20    11     23        12
##   37    16    13     9         12          17    14     6      8        31
##   47    14    12    26         24           7    11    16     25        31
##   53     7    13     8         20          25    27    20     18        20
##   67    25     6     6         21          21    13    10      2        18
##   78    20    12    23         27          21    17    24     13         7
##   95    22    12    17         27          19    18     9     25         1
##      Terms
## Docs  unidos
##   102     12
##   111     11
##   15      14
##   29       7
##   37      15
##   47      35
##   53       7
##   67      46
##   78      34
##   95      21

# Calcular el conteo total de palabras en cada documento
conteo_total <- colSums(as.matrix(dtm))

Conteo total de términos y control de conteo

Se imprimirá un registro del total de palabras, a su vez que dirá cuantas veces se repiten las palabras comentemente (en este caso se buscaron las 50 más mencionadas)

# Calcular el número total de términos únicos en la colección
num_terminos <- sum(dtm > 0)
print(paste("Número total de términos en la DTM:", num_terminos))

## [1] "Número total de términos en la DTM: 396220"

# Conteo de palabras en el primer documento
conteo_primer_doc <- as.matrix(dtm[1,]) #Creación de matríz
terminos_primer_doc <- sort(conteo_primer_doc, decreasing = TRUE)

# Imprimir los términos y su conteo en el primer documento
print("Términos más comunes en el primer documento:")

## [1] "Términos más comunes en el primer documento:"

print(terminos_primer_doc)

##     [1] 47 44 31 30 23 22 21 21 21 20 20 20 18 18 17 17 16 16 16 16 16 15 14 14
##    [25] 14 14 14 14 14 14 13 13 13 13 13 13 13 13 12 12 12 12 12 12 12 11 11 11
##    [49] 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10
##    [73]  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8
##    [97]  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7
##   [121]  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  6  6  6  6  6  6  6  6
##   [145]  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6
##   [169]  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5
##   [193]  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5
##   [217]  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5
##   [241]  5  5  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4
##   [265]  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4
##   [289]  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4
##   [313]  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4
##   [337]  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
##   [361]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
##   [385]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
##   [409]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
##   [433]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
##   [457]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
##   [481]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
##   [505]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
##   [529]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
##   [553]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
##   [577]  3  3  3  3  3  3  3  3  3  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [601]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [625]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [649]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [673]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [697]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [721]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [745]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [769]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [793]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [817]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [841]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [865]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [889]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [913]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [937]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [961]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##   [985]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##  [1009]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##  [1033]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
##  [1057]  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  1  1
##  [1081]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1105]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1129]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1153]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1177]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1201]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1225]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1249]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1273]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1297]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1321]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1345]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1369]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1393]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1417]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1441]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1465]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1489]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1513]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1537]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1561]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1585]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1609]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1633]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1657]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1681]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1705]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1729]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1753]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1777]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1801]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1825]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1849]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1873]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1897]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1921]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1945]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1969]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [1993]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2017]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2041]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2065]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2089]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2113]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2137]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2161]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2185]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2209]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2233]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2257]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
##  [2281]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
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##  [2329]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
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## [44209]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44233]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44257]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44281]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44305]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44329]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44353]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44377]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44401]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44425]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44449]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44473]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44497]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44521]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44545]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44569]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44593]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44617]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44641]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44665]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44689]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44713]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44737]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44761]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44785]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44809]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44833]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44857]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44881]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44905]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44929]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44953]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [44977]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45001]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45025]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45049]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45073]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45097]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45121]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45145]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45169]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45193]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45217]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45241]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45265]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45289]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45313]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45337]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
## [45361]  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0

# Conteo total de palabras en todos los documentos
conteo_total <- colSums(as.matrix(dtm))

# Encontrar los términos más comunes en todo el corpus
terminos_comunes <- sort(conteo_total, decreasing = TRUE)

# Mostrar los 50 términos más comunes
print("Los 50 términos más comunes:")

## [1] "Los 50 términos más comunes:"

head(terminos_comunes, 50)

##      pueblo       gente      unidos información        bien   seguridad 
##        2296        2242        2144        2073        2016        1952 
##       poder       parte  importante       decir       mismo      manera 
##        1814        1758        1653        1594        1578        1575 
##        tren    personas       nuevo     general       tener    haciendo 
##        1571        1518        1462        1425        1389        1303 
##      ciudad       salud  secretaría     trabajo      garcía        maya 
##        1270        1235        1210        1208        1177        1169 
##     siempre      dinero     ejemplo      medios        creo     pública 
##        1164        1158        1153        1146        1126        1124 
##     federal      muchas        toda      social   república   siguiente 
##        1117        1109        1101        1098        1096        1078 
##    política     acuerdo  corrupción         vez       mejor      seguir 
##        1039        1032        1003         998         995         983 
##        luna    centavos       fácil        cada        gran        dice 
##         980         980         979         972         970         966 
##     proceso       video 
##         965         962

Buscador de palabras

En esta sección del código servirá para consultar palabras específicas dentro del código: en este caso dentro del comando “palabra” se encuentra Claudia, refiréndose a la Ex-Jefa de gobierno de la ciudad de México y ahora candiata a coordinadora de defensa de la cuarta transformación la cuál ha sido mencionada 119 veces. Este proceso puede ser replicado con cualquier otra palabra

#se utiliza para encontrar palabras en los archivos y sus repeticiones.
palabra <- "claudia"

#Se consulta en el corpus nuestra palabra
indice_palabra <- which(colnames(dtm) == palabra)

#En dado caso de que no se encuentre la palabra que queremos consultar
if (length(indice_palabra) == 0) {
  print(paste("La palabra", palabra, "no se ha mencionado en la mañanera"))
} else {
  #Si sí se encontrase nuestra palabra
  frecuencia_total <- sum(as.matrix(dtm[, indice_palabra]))
  
  print(paste("La palabra", palabra, "aparece", frecuencia_total, "veces en la mañanera"))

}

## [1] "La palabra claudia aparece 119 veces en la mañanera"

#Al correr este chunk nos debería de señalar si nuestra palabra se encuentra o no y de ser que sí, nos dirá cuantas veces se ha repetido.

Incoorporación de la librería WordCloud (Primera Visualización)

Wordcloud es un diccionario en donde muestran las palabras que más aparecen dentro del análisis a fin de realizar una visualización de datos

library(wordcloud)

# Obtener las 100 palabras más comunes
terminos_comunes <- head(sort(conteo_total, decreasing = TRUE), 100)

# Crear colores personalizados
colors <- colorRampPalette(c("lightblue", "blue", "darkblue"))(length(terminos_comunes))

# Crear la nube de palabras
wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
          scale = c(3, 0.5), colors = colors, random.order = TRUE)

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : unidos could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : política could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : después could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : acuerdo could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : pública could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : nuevo could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : gente could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : encuesta could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : seguir could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : atención could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : empresas could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : gran could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : parte could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : mismo could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : mexicanos could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : haciendo could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : corrupción could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : república could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : todavía could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : ciudad could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : siguiente could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : cuenta could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : empresa could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : medios could not be fit on page. It will not be plotted.

## Warning in wordcloud(words = names(terminos_comunes), freq = terminos_comunes,
## : intervención could not be fit on page. It will not be plotted.

#Al imprimir esto, deberíamos de ver una nube con nuestras 100 palabras más comunes dentro de las mañaneras

Creación de data frame con los 100 terminos más comunes utilizados en las conferencias matutinas (Segunda Visualización)

En el grafico “Palabras más frecuentes en las mañaneras de AMLO” Se pueden observar las 20 palabras más utilizadas en las mañaneras

Se nota que la palabra más mencionada en las conferencias matutinas de Amlo ha sido pueblo

library(ggplot2) #Librería usada para crear grpaficos

## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.2.3

## 
## Attaching package: 'ggplot2'

## The following object is masked from 'package:NLP':
## 
##     annotate

### Creación del data frame para la visualización
terminos_df <- data.frame(word = names(terminos_comunes), frequency = terminos_comunes)

# Paleta de colores personalizada
colores_personalizados <- c("#008B8B", "#009E73", "#D55E00", "#8B6508", "#CD3333", "#56B4E9", "#E69F00", "#B3EE3A", "#2F4F4F", "#5F9EA0", "#556B2F", "#F0E442", "#66CD00", "darkgreen", "#8B1A1A", "#4EEE94", "#D55E00", "#CC79A7", "#6959CD", "#FF4040")

# Crear el gráfico de barras
ggplot(terminos_df[1:20,], aes(x=reorder(word, -frequency), y=frequency, fill=word)) +
  geom_bar(stat="identity") +
  
  # Personalizar el tema y colores
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 60, hjust = 1, size = 13)) +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 14)) +  # Tamaño del título reducido
  
  theme(panel.background = element_rect(fill = "white", color = "gray90")) +
  
  # Asignar la paleta de colores personalizada
  scale_fill_manual(values = colores_personalizados) +
  
  # Etiquetas de ejes y título
  ylab("Frecuencia") +
  xlab("") +
  ggtitle("Palabras más frecuentes en las conferencias mañaneras de AMLO (2023)") +
  
  # Ocultar la leyenda de colores
  guides(fill = FALSE)

## Warning: The `<scale>` argument of `guides()` cannot be `FALSE`. Use "none" instead as
## of ggplot2 3.3.4.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

Se nota que las 3 palabras más mencionada en las conferencias matutinas de Amlo han sido pueblo gente y unidos

100 palabras más utilizadas en las mañaneras

La siguiente tabla muestra las 100 palabras más utilizadas en las mañaneras, solo que esta vez, se presenta la frecuencia de estas palabras.

library(kableExtra)

## Warning: package 'kableExtra' was built under R version 4.2.3

# Crear la tabla con estilo
tabla_palabras <- kable(terminos_df[1:100,], format = "html") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"))

# Mostrar la tabla
tabla_palabras

	word	frequency
pueblo	pueblo	2296
gente	gente	2242
unidos	unidos	2144
información	información	2073
bien	bien	2016
seguridad	seguridad	1952
poder	poder	1814
parte	parte	1758
importante	importante	1653
decir	decir	1594
mismo	mismo	1578
manera	manera	1575
tren	tren	1571
personas	personas	1518
nuevo	nuevo	1462
general	general	1425
tener	tener	1389
haciendo	haciendo	1303
ciudad	ciudad	1270
salud	salud	1235
secretaría	secretaría	1210
trabajo	trabajo	1208
garcía	garcía	1177
maya	maya	1169
siempre	siempre	1164
dinero	dinero	1158
ejemplo	ejemplo	1153
medios	medios	1146
creo	creo	1126
pública	pública	1124
federal	federal	1117
muchas	muchas	1109
toda	toda	1101
social	social	1098
república	república	1096
siguiente	siguiente	1078
política	política	1039
acuerdo	acuerdo	1032
corrupción	corrupción	1003
vez	vez	998
mejor	mejor	995
seguir	seguir	983
luna	luna	980
centavos	centavos	980
fácil	fácil	979
cada	cada	972
gran	gran	970
dice	dice	966
proceso	proceso	965
video	video	962
menos	menos	960
jóvenes	jóvenes	947
zona	zona	929
incluso	incluso	923
sino	sino	921
cosas	cosas	920
programa	programa	920
hecho	hecho	911
allá	allá	909
vida	vida	906
agua	agua	895
cabo	cabo	892
empresa	empresa	888
intervención	intervención	881
secretario	secretario	866
atención	atención	850
adelante	adelante	840
aeropuerto	aeropuerto	835
todavía	todavía	831
bienestar	bienestar	828
apoyo	apoyo	821
haber	haber	819
dar	dar	818
reforma	reforma	810
después	después	807
problema	problema	806
encuesta	encuesta	803
guardia	guardia	793
favor	favor	791
mexicanos	mexicanos	791
difícil	difícil	789
empresas	empresas	789
pueden	pueden	781
calderón	calderón	777
trabajadores	trabajadores	774
hizo	hizo	773
mundo	mundo	767
público	público	767
cuenta	cuenta	766
justicia	justicia	764
elementos	elementos	759
precio	precio	752
pasado	pasado	747
quiero	quiero	735
derecho	derecho	734
asunto	asunto	733
primera	primera	725
construcción	construcción	720
mucha	mucha	715
sé	sé	710

Análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento evalúa las emociones en el texto y es vital en negocios, investigación y políticas. Permite comprender las opiniones sobre productos, servicios o temas, beneficiando la planificación estratégica y la gestión de la reputación. Además, detecta opiniones negativas y tendencias, permitiendo respuestas ágiles. También mejora la personalización de contenidos en línea. Es esencial en la era digital y para la toma de decisiones informadas.

El análisis de sentimiento en discursos políticos es esencial para evaluar la percepción pública de los líderes y sus políticas. Ayuda a comprender cómo el público reacciona emocionalmente a los discursos, identificando el apoyo o la oposición. Esto informa a los políticos sobre la efectividad de su comunicación y les permite ajustar estrategias. Además, el análisis de sentimiento político es crucial para mantenerse al tanto de las tendencias y las preocupaciones de la sociedad, lo que puede influir en la formulación de políticas y la toma de decisiones.

El siguiente es un análisis de sentimientos detectados dentro de las mañaneras.

Cargar librerías

#Cargar librerías utilizadas para realizar tareas de procesamiento de texto, análisis de datos y visualización.
library(tm)
library(tidytext)

## Warning: package 'tidytext' was built under R version 4.2.3

library(tidyr)

## 
## Attaching package: 'tidyr'

## The following object is masked from 'package:magrittr':
## 
##     extract

library(dplyr)

## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.2.3

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following object is masked from 'package:kableExtra':
## 
##     group_rows

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(ggplot2)
library(stringr)
library(tidytext)
library(wordcloud)
library(textdata)

## Warning: package 'textdata' was built under R version 4.2.3

library(janeaustenr)

## Warning: package 'janeaustenr' was built under R version 4.2.3

library(dslabs)

## Warning: package 'dslabs' was built under R version 4.2.3

Las funciones tienen estas funciones:

tm: La librería “tm” (Text Mining) se utiliza para el procesamiento de texto y la minería de texto, incluyendo tareas como la limpieza y preprocesamiento de texto.

tidytext: “tidytext” se centra en el análisis de texto estructurado, proporcionando herramientas para trabajar con texto de una manera “ordenada” o “tidy” que se integra bien con el ecosistema de tidyverse.

tidyr: “tidyr” ayuda a remodelar y estructurar datos, lo que es útil cuando se trabaja con datos en formato largo o ancho.

dplyr: “dplyr” es una librería fundamental para la manipulación de datos en R, permitiendo filtrar, agrupar, resumir y transformar datos de manera eficiente.

ggplot2: “ggplot2” es una librería de visualización que se utiliza para crear gráficos de alta calidad y personalizables basados en la gramática de gráficos.

stringr: “stringr” facilita la manipulación de cadenas de texto, incluyendo la búsqueda, extracción y manipulación de patrones de texto.

wordcloud: “wordcloud” se utiliza para generar nubes de palabras visuales a partir de texto, destacando las palabras más frecuentes.

textdata: “textdata” puede utilizarse para acceder a conjuntos de datos de texto predefinidos para su análisis y práctica.

janeaustenr: Esta librería proporciona textos de las novelas de Jane Austen que se pueden utilizar para tareas de procesamiento de texto y análisis.

dslabs: “dslabs” es un paquete que contiene conjuntos de datos y ejemplos para aprender y enseñar análisis de datos y estadísticas.

Transformación de Corpus

Para hacer el análisis de sentimiento necesitamos transformar nuestro corpus de la siguiente manera, combinando y conviertendo los documentos de un corpus en un solo vector de texto, lo que facilita su procesamiento y análisis posteriores al tratar todo el contenido de los documentos como un solo conjunto de texto continuo.

corpus_vector <- unlist(sapply(corpus, as.character))

Análisis de sentimiento con el paquete nrc

El análisis de sentimiento NRC es un enfoque que asigna etiquetas de sentimiento (por ejemplo, positivo, negativo o neutro) a palabras en un texto basándose en un conjunto de datos predefinido que asocia palabras con emociones o sentimientos específicos. Finalmente, contamos los sentimientos utilizando count().

amlo_sentiment <- data.frame(text = corpus_vector) %>%
  unnest_tokens(word, text) %>%
  inner_join(get_sentiments("nrc")) %>%
  count(sentiment)

## Joining with `by = join_by(word)`

## Warning in inner_join(., get_sentiments("nrc")): Detected an unexpected many-to-many relationship between `x` and `y`.
## ℹ Row 57 of `x` matches multiple rows in `y`.
## ℹ Row 9707 of `y` matches multiple rows in `x`.
## ℹ If a many-to-many relationship is expected, set `relationship =
##   "many-to-many"` to silence this warning.

En esta sección, primero creamos un data frame con una columna llamada “text” que contiene el contenido del corpus_vector. Luego, usamos unnest_tokens() para dividir el texto en palabras individuales y convertirlo en un formato “tidy”. A continuación, aplicamos inner_join() para realizar el análisis de sentimiento NRC

Una vez hecho esto, crearemos una gráfica de barras para revisar el análisis de sentimientos NRC

Gráfica de barras NRC (Primera Visualización)

library(ggplot2)

# Define una paleta de colores y etiquetas en español para los sentimientos
color_palette <- c("positive" = "#77DD77", "negative" = "#FF6961", "neutral" = "#B0C4DE",
                    "anticipation" = "#FFD700", "trust" = "#B3EE3A", "anger" = "#FF4500",
                    "fear" = "#9400D3", "surprise" = "#20B2AA", "sadness" = "#696969",
                    "disgust" = "#556B2F", "joy" = "#32CD32", "sadness" = "#696969")

# Etiquetas en español
labels_es <- c("Enojo", "Anticipación", "Disgusto", "Miedo", "Alegría", "Negativo",
               "Positivo", "Tristeza", "Sorpresa", "Confianza")

# Crear una gráfica de barras para visualizar los sentimientos
ggplot(amlo_sentiment, aes(x = sentiment, y = n, fill = sentiment)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Distribución de Sentimientos (NRC) en las mañaneras de AMLO (2023)",
       x = "Sentimiento", y = "Cantidad") +
  scale_fill_manual(values = color_palette) +
  scale_x_discrete(labels = labels_es) +  # Cambiar las etiquetas del eje x
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")

En esta gráfica se observa que los sentimientos que predominaron en las conferencias matutinas de este año del presidente Andres Manuel López Obrador son favorables pues primaron sentimientos “Positivos” y de “Confianza”, mientras que sentimientos “Negativos”, de “Disgusto” y de “Enojo” fueron pocos frecuente

A pesar de que esta sea la forma más apropiada de visualizar los sentimientos, también es posible verlos en una gráfica de pastel.

Gráfica de pastel (NRC)

library(ggplot2)

# Define una paleta de colores y etiquetas en español para los sentimientos
color_palette <- c("positive" = "#77DD77", "negative" = "#FF6961", "neutral" = "#B0C4DE",
                    "anticipation" = "#FFD700", "trust" = "#B3EE3A", "anger" = "#FF4500",
                    "fear" = "#9400D3", "surprise" = "#20B2AA", "sadness" = "#696969",
                    "disgust" = "#556B2F", "joy" = "#32CD32", "sadness" = "#696969")
labels_es <- c("Enojo", "Anticipación", "Disgusto", "Miedo", "Alegría", "Negativo",
               "Positivo", "Tristeza", "Sorpresa", "Confianza")

# Crear una gráfica de pastel para visualizar los sentimientos
ggplot(amlo_sentiment, aes(x = "", y = n, fill = sentiment)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar(theta = "y") +
  labs(title = "Distribución de Sentimientos (NRC) en la mañaneras de AMLO (2023)",
       fill = "Sentimiento") +
  scale_fill_manual(values = color_palette, labels = labels_es) +  # Cambiar etiquetas de colores
  theme_minimal() +
  theme(axis.title = element_blank(),
        axis.text = element_blank(),
        legend.position = "bottom") +
  guides(fill = guide_legend(title = "Sentimiento")) +  # Personalizar la leyenda
  theme(plot.title = element_text(size = 12))  # Cambiar el tamaño del título

Conclusión

En conclusión se observa que el mensaje del presidente, al menos este año en sus conferencias matutinas, estuvo centrado en la unión popular, ya que las palabras más mencionadas fueron pueblo, gente y unidos. Igual es relevante mencionar que el análisis de sentimiento arrojó que el mensaje del presidente tiene un mensaje favorable, debido a la gran cantidad de sentimientos positivos mostrados en él, y la baja proporción de sentimientos negativos y de enojo.

Se espera que este reporte sea de utilidad para realizar webscrapping, limpiar, estructurar texto y realizarle al mismo un análisis de sentimiento pertinente.