BITOUR: A Business Intelligence Platform for Tourism Analysis

[EN] Integrating collaborative data in data-driven Business Intelligence (BI) system brings an opportunity to foster the decision-making process towards improving tourism competitiveness. This article presents BITOUR, a BI platform that integrates four collaborative data sources (Twitter, Openstreetmap, Tripadvisor and Airbnb). BITOUR follows a classical BI architecture and provides functionalities for data transformation, data processing, data analysis and data visualization. At the core of the data processing, BITOUR offers mechanisms to identify tourists in Twitter, assign tweets to attractions and accommodation sites from Tripadvisor and Airbnb, analyze sentiments in opinions issued by tourists, and all this using geolocation objects in Openstreetmap. With all these ingredients, BITOUR enables data analysis and visualization to answer questions like the most frequented places by tourists, the average stay length or the view of visitors of some particular destination.This work has been supported by COLCIENCIAS through a PhD scholarship. This work is supported by the Spanish MINECO project TIN2017-88476-C2-1-R.Bustamante, A.; Sebastiá Tarín, L.; Onaindia De La Rivaherrera, E. (2020). BITOUR: A Business Intelligence Platform for Tourism Analysis. ISPRS International Journal of Geo-Information. 9(11):1-23. https://doi.org/10.3390/ijgi9110671S123911Nakahira, K. T., Akahane, M., & Fukami, Y. (2012). The Difference and Limitation of Cognition for Piano Playing Skill with Difference Educational Design. Smart Innovation, Systems and Technologies, 609-617. doi:10.1007/978-3-642-29934-6_59Chua, A., Servillo, L., Marcheggiani, E., & Moere, A. V. (2016). Mapping Cilento: Using geotagged social media data to characterize tourist flows in southern Italy. Tourism Management, 57, 295-310. doi:10.1016/j.tourman.2016.06.013Karagiannakis, N., Giannopoulos, G., Skoutas, D., & Athanasiou, S. (2015). OSMRec Tool for Automatic Recommendation of Categories on Spatial Entities in OpenStreetMap. Proceedings of the 9th ACM Conference on Recommender Systems. doi:10.1145/2792838.2796555Burcher, M., & Whelan, C. (2017). Social network analysis as a tool for criminal intelligence: understanding its potential from the perspectives of intelligence analysts. Trends in Organized Crime, 21(3), 278-294. doi:10.1007/s12117-017-9313-8Alcabnani, S., Oubezza, M., & Elkafi, J. (2019). An approach for the implementation of semantic Big Data Analytics in the Social Business Intelligence process on distributed environments (Cloud computing). Proceedings of the 4th International Conference on Big Data and Internet of Things. doi:10.1145/3372938.3373003Zeng, B., & Gerritsen, R. (2014). What do we know about social media in tourism? A review. Tourism Management Perspectives, 10, 27-36. doi:10.1016/j.tmp.2014.01.001Lalicic, L. (2018). Open innovation platforms in tourism: how do stakeholders engage and reach consensus? International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(6), 2517-2536. doi:10.1108/ijchm-04-2016-0233Dwyer, L., & Kim, C. (2003). Destination Competitiveness: Determinants and Indicators. Current Issues in Tourism, 6(5), 369-414. doi:10.1080/13683500308667962Gomezelj, D. O., & Mihalič, T. (2008). Destination competitiveness—Applying different models, the case of Slovenia. Tourism Management, 29(2), 294-307. doi:10.1016/j.tourman.2007.03.009Zhong, L., Deng, J., & Xiang, B. (2008). Tourism development and the tourism area life-cycle model: A case study of Zhangjiajie National Forest Park, China. Tourism Management, 29(5), 841-856. doi:10.1016/j.tourman.2007.10.002Fernández, J. I. P., & Rivero, M. S. (2009). Measuring Tourism Sustainability: Proposal for a Composite Index. Tourism Economics, 15(2), 277-296. doi:10.5367/000000009788254377Cibinskiene, A., & Snieskiene, G. (2015). Evaluation of City Tourism Competitiveness. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 213, 105-110. doi:10.1016/j.sbspro.2015.11.411Business Intelligence (BI)—Glossaryhttps://www.gartner.com/it-glossary/business-intelligence-bi/Mariani, M., Baggio, R., Fuchs, M., & Höepken, W. (2018). Business intelligence and big data in hospitality and tourism: a systematic literature review. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(12), 3514-3554. doi:10.1108/ijchm-07-2017-0461Maeda, T. N., Yoshida, M., Toriumi, F., & Ohashi, H. (2016). Decision Tree Analysis of Tourists’ Preferences Regarding Tourist Attractions Using Geotag Data from Social Media. Proceedings of the Second International Conference on IoT in Urban Space. doi:10.1145/2962735.2962745Guy, I., Mejer, A., Nus, A., & Raiber, F. (2017). Extracting and Ranking Travel Tips from User-Generated Reviews. Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web. doi:10.1145/3038912.3052632Peng, M. Y.-P., Tuan, S.-H., & Liu, F.-C. (2017). Establishment of Business Intelligence and Big Data Analysis for Higher Education. Proceedings of the International Conference on Business and Information Management - ICBIM 2017. doi:10.1145/3134271.3134296Castellanos, M., Gupta, C., Wang, S., Dayal, U., & Durazo, M. (2012). A platform for situational awareness in operational BI. Decision Support Systems, 52(4), 869-883. doi:10.1016/j.dss.2011.11.011Cohen, L. (2017). Impacts of business intelligence on population health. Proceedings of the South African Institute of Computer Scientists and Information Technologists on - SAICSIT ’17. doi:10.1145/3129416.3129441Love, M., Boisvert, C., Uruchurtu, E., & Ibbotson, I. (2016). Nifty with Data. Proceedings of the 2016 ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education. doi:10.1145/2899415.2899431Berndt, D. J., Hevner, A. R., & Studnicki, J. (s. f.). Hospital discharge transactions: a data warehouse component. Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences. doi:10.1109/hicss.2000.926791Musa, G. J., Chiang, P.-H., Sylk, T., Bavley, R., Keating, W., Lakew, B., … Hoven, C. W. (2013). Use of GIS Mapping as a Public Health Tool–-From Cholera to Cancer. Health Services Insights, 6, HSI.S10471. doi:10.4137/hsi.s10471Mooney, S. J., Westreich, D. J., & El-Sayed, A. M. (2015). Commentary. Epidemiology, 26(3), 390-394. doi:10.1097/ede.0000000000000274Wisniewski, M. F., Kieszkowski, P., Zagorski, B. M., Trick, W. E., Sommers, M., & Weinstein, R. A. (2003). Development of a Clinical Data Warehouse for Hospital Infection Control. Journal of the American Medical Informatics Association, 10(5), 454-462. doi:10.1197/jamia.m1299Miah, S. J., Vu, H. Q., Gammack, J., & McGrath, M. (2017). A Big Data Analytics Method for Tourist Behaviour Analysis. Information & Management, 54(6), 771-785. doi:10.1016/j.im.2016.11.011Li, D., Deng, L., & Cai, Z. (2019). Statistical analysis of tourist flow in tourist spots based on big data platform and DA-HKRVM algorithms. Personal and Ubiquitous Computing, 24(1), 87-101. doi:10.1007/s00779-019-01341-xKrawczyk, M., & Xiang, Z. (2015). Perceptual mapping of hotel brands using online reviews: a text analytics approach. Information Technology & Tourism, 16(1), 23-43. doi:10.1007/s40558-015-0033-0Alaei, A. R., Becken, S., & Stantic, B. (2017). Sentiment Analysis in Tourism: Capitalizing on Big Data. Journal of Travel Research, 58(2), 175-191. doi:10.1177/0047287517747753Thelwall, M. (2019). Sentiment Analysis for Tourism. Big Data and Innovation in Tourism, Travel, and Hospitality, 87-104. doi:10.1007/978-981-13-6339-9_6Höpken, W., Fuchs, M., Höll, G., Keil, D., & Lexhagen, M. (2013). Multi-Dimensional Data Modelling for a Tourism Destination Data Warehouse. Information and Communication Technologies in Tourism 2013, 157-169. doi:10.1007/978-3-642-36309-2_14Sabou, M., Onder, I., Brasoveanu, A. M. P., & Scharl, A. (2015). Towards Cross-Domain Decision Making in Tourism: A Linked Data Based Approach. SSRN Electronic Journal. doi:10.2139/ssrn.2580242Fermoso, A. M., Mateos, M., Beato, M. E., & Berjón, R. (2015). Open linked data and mobile devices as e-tourism tools. A practical approach to collaborative e-learning. Computers in Human Behavior, 51, 618-626. doi:10.1016/j.chb.2015.02.032Wöber, K. W. (2003). Information supply in tourism management by marketing decision support systems. Tourism Management, 24(3), 241-255. doi:10.1016/s0261-5177(02)00071-7Vajirakachorn, T., & Chongwatpol, J. (2017). Application of business intelligence in the tourism industry: A case study of a local food festival in Thailand. Tourism Management Perspectives, 23, 75-86. doi:10.1016/j.tmp.2017.05.003Diakopoulos, N., Naaman, M., & Kivran-Swaine, F. (2010). Diamonds in the rough: Social media visual analytics for journalistic inquiry. 2010 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology. doi:10.1109/vast.2010.5652922Bustamante, A., Sebastia, L., & Onaindia, E. (2019). Can Tourist Attractions Boost Other Activities Around? A Data Analysis through Social Networks. Sensors, 19(11), 2612. doi:10.3390/s19112612Yasseri, T., Quattrone, G., & Mashhadi, A. (2013). Temporal analysis of activity patterns of editors in collaborative mapping project of OpenStreetMap. Proceedings of the 9th International Symposium on Open Collaboration. doi:10.1145/2491055.2491068Jilani, M., Corcoran, P., & Bertolotto, M. (2013). Multi-granular Street Network Representation towards Quality Assessment of OpenStreetMap Data. Proceedings of the Sixth ACM SIGSPATIAL International Workshop on Computational Transportation Science - IWCTS ’13. doi:10.1145/2533828.2533833Luxen, D., & Vetter, C. (2011). Real-time routing with OpenStreetMap data. Proceedings of the 19th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems - GIS ’11. doi:10.1145/2093973.2094062Baumbach, S., Rubel, C., Ahmed, S., & Dengel, A. (2019). Geospatial Customer, Competitor and Supplier Analysis for Site Selection of Supermarkets. Proceedings of the 2019 2nd International Conference on Geoinformatics and Data Analysis. doi:10.1145/3318236.3318264Milot, J., Munroe, P., Beaudry, E., Grondin, F., & Bourdeau, G. (2016). Lookupia. Proceedings of the 25th International Conference Companion on World Wide Web - WWW ’16 Companion. doi:10.1145/2872518.2890485Ciepluch, B., Mooney, P., Jacob, R., & Winstanley, A. C. (2009). Using OpenStreetMap to deliver location-based environmental information in Ireland. SIGSPATIAL Special, 1(3), 17-22. doi:10.1145/1645424.1645428Del Pilar Salas-Zárate, M., López-López, E., Valencia-García, R., Aussenac-Gilles, N., Almela, Á., & Alor-Hernández, G. (2014). A study on LIWC categories for opinion mining in Spanish reviews. Journal of Information Science, 40(6), 749-760. doi:10.1177/0165551514547842Gambino, O. J., & Calvo, H. (2016). A Comparison Between Two Spanish Sentiment Lexicons in the Twitter Sentiment Analysis Task. Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA 2016, 127-138. doi:10.1007/978-3-319-47955-2_11Mooney, P., Corcoran, P., & Winstanley, A. C. (2010). Towards quality metrics for OpenStreetMap. Proceedings of the 18th SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems - GIS ’10. doi:10.1145/1869790.1869875El-Ashmawy, K. l. A. (2016). TESTING THE POSITIONAL ACCURACY OF OPENSTREETMAP DATA FOR MAPPING APPLICATIONS. Geodesy and cartography, 42(1), 25-30. doi:10.3846/20296991.2015.116049

Social media users’ attitudes toward cyberbullying during the COVID-19 pandemic: associations with gender and verification status

Introduction Social media platforms such as Twitter and Weibo facilitate both positive and negative communication, including cyberbullying. Empirical evidence has revealed that cyberbullying increases when public crises occur, that such behavior is gendered, and that social media user account verification may deter it. However, the association of gender and verification status with cyberbullying is underexplored. This study aims to address this gap by examining how Weibo users’ gender, verification status, and expression of affect and anger in posts influence cyberbullying attitudes. Specifically, it investigates how these factors differ between posts pro- and anti-cyberbullying of COVID-19 cases during the pandemic. Methods This study utilized social role theory, the Barlett and Gentile Cyberbullying Model, and general strain theory as theoretical frameworks. We applied text classification techniques to identify pro-cyberbullying and anti-cyberbullying posts on Weibo. Subsequently, we used a standardized mean difference method to compare the emotional content of these posts. Our analysis focused on the prevalence of affective and anger-related expressions, particularly examining variations across gender and verification status of the users. Results Our text classification identified distinct pro-cyberbullying and anti-cyberbullying posts. The standardized mean difference analysis revealed that pro-cyberbullying posts contained significantly more emotional content compared to anti-cyberbullying posts. Further, within the pro-cyberbullying category, posts by verified female users exhibited a higher frequency of anger-related words than those by other users. Discussion The findings from this study can enhance researchers’ algorithms for identifying cyberbullying attitudes, refine the characterization of cyberbullying behavior using real-world social media data through the integration of the mentioned theories, and help government bodies improve their cyberbullying monitoring especially in the context of public health crises

Analysis of Crisis Response Communication by U.S. Army Corps of Engineers, Tuttle Creek Lake, Kansas City District during the Flooding Crisis of 2019.

Master of Science - Agricultural Education and CommunicationDepartment of Communications and Agricultural EducationKatherine 'Katie' StarzecIn 2019, the Midwestern U.S. experienced extreme amounts of rainfall and snowmelt leading to a flooding crisis. One community under concern during the flooding crisis was Manhattan, Kansas, and surrounding towns because Tuttle Creek Lake, a lake utilized for flood control and managed by the U.S. Army Corps of Engineers (USACE), Kansas City District was operating at full capacity. For over 10 months, Tuttle Creek Lake operated in a flood crisis emergency mode. At one point the lake was so high, the water was close to overtopping the spillway gates put in place to help alleviate water elevation during a flood. A flood crisis is a stressful situation for all involved, but with clear and precise crisis communication, it is possible to communicate to the public what they need to know to stay informed. While Tuttle Creek Lake and the local community have had a strained history, USACE rangers work to serve the public through flood risk management and other Congressional purposes. With the rise in social media, communicating to the public about flood risk management includes social media like Facebook, in addition to traditional print media and radio. The purpose of this study was to understand the effectiveness of Tuttle Creek Lake’s Facebook communication via their posts during the 2019 flood crisis. One research objective and four research questions were used to guide this study including O1: Categorize and determine the frequency of initial U.S. Army Corps of Engineers Tuttle Creek Lake Facebook posts during the 2019 flood crisis; Q1: What Situational Crisis Communication Theory crisis response strategy or strategies did U.S. Army Corps of Engineers Tuttle Creek Lake publish on Facebook as posts during the 2019 flood threat?; Q2: What original Facebook posts by U.S. Army Corps of Engineers Tuttle Creek Lake generated the most organic public engagement through comments or reactions?; Q3: Did stakeholders express more positive or negative emotions through their responses and reactions on the U.S. Army Corps of Engineers Tuttle Creek Lake's Facebook posts with the most engaged posts during the 2019 flood threat?; Q4: Was there a timeframe during the flood threat when overall Facebook post engagement was the highest? This study used the Situational Crisis Communication Theory (SCCT) to categorize Tuttle Creek Lake’s Facebook posts into SCCT crisis response strategies. Once the SCCT strategies were determined, the posts were sorted through an excel sheet to find the top 15 most engaged posts for the primary and secondary strategies outlined by Situational Crisis Communication Theory. Once the top engaged posts were determined, a pattern for posts within a week of each other was also looked for. To understand how the USACE Facebook post crisis response strategies affected stakeholder emotions, this study utilized LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) to identify positive and negative emotions in the public’s comments to each Facebook post. The comments from the 30 top engaged Facebook posts were entered into LIWC, to understand if the stakeholders who commented expressed more positive or negative emotional reactions with their writing on the posts. Results show the crisis communication strategies used by Tuttle Creek Lake via Facebook posts elicited more positive than negative emotional responses by their stakeholders. The stakeholders were also more engaged during the highest lake elevation when the post engagement and timeline was observed. Recommendations include further research of other crisis communication of Tuttle Creek Lake’s Facebook posts for events such as the COVID-19 pandemic. Further research can study internal communication of park rangers during a flood event to see if the internal language becomes more positive or negative during peak flood times as well

A study on LIWC categories for opinion mining in Spanish reviews

With the exponential growth of social media i.e. blogs and social networks, organizations and individual persons are increasingly using the number of reviews of these media for decision making about a product or service. Opinion mining detects whether the emotion of an opinion expressed by a user on Web platforms in natural language, is positive or negative. This paper presents extensive experiments to study the effectiveness of the classification of Spanish opinions in five categories: highly positive, highly negative, positive, negative and neutral, using the combination of the psychological and linguistic features of LIWC. LIWC is a text analysis software that enables the extraction of different psychological and linguistic features from natural language text. For this study, two corpora have been used, one about movies and one about technological products. Furthermore, we have conducted a comparative assessment of the performance of various classification techniques: J48, SMO and BayesNet, using precision, recall and F-measure metrics. All in all, findings have revealed that the positive and negative categories provide better results than the other categories. Finally, experiments on both corpora indicated that SMO produces better results than BayesNet and J48 algorithms obtaining an F-measure of 90.4% and 87.2% in each domain

Detecting Well-being in Digital Communities: An Interdisciplinary Engineering Approach for its Indicators

In this thesis, the challenges of defining, refining, and applying well-being as a progressive management indicator are addressed. This work\u27s implications and contributions are highly relevant for service research as it advances the integration of consumer well-being and the service value chain. It also provides a substantial contribution to policy and strategic management by integrating constituents\u27 values and experiences with recommendations for progressive community management

Detecting Well-being in Digital Communities: An Interdisciplinary Engineering Approach for its Indicators

In this thesis, the challenges of defining, refining, and applying well-being as a progressive management indicator are addressed. This work\u27s implications and contributions are highly relevant for service research as it advances the integration of consumer well-being and the service value chain. It also provides a substantial contribution to policy and strategic management by integrating constituents\u27 values and experiences with recommendations for progressive community management

Los usuarios de los medios digitales ante los escándalos de corrupción. El caso del juicio de Francisco Camps

El objeto de estudio de esta tesis doctoral son los usuarios de los medios digitales y su reacción ante los escándalos de corrupción. Nos centramos en las dinámicas comunicativas que se establecen entre los cibermedios y sus audiencias, pero también en la forma en que los usuarios de los medios participan e interactúan entre sí. El estudio de la audiencia se lleva a cabo mediante el análisis de los comentarios de los usuarios, mientras que la información sobre los medios la buscamos en las noticias de los cibermedios. Este trabajo pretende conseguir tres objetivos primordiales. En primer lugar, comprobar hasta qué punto la información de los medios digitales influye en los usuarios del sistema de comentarios. Consideramos que el análisis de los medios digitales ofrece la oportunidad de estudiar la relación entre medios y audiencia desde una perspectiva diferente (Fenoll 2009, 2012; Rusell Neuman et al, 2014), ya que encontramos en el mismo espacio la cobertura mediática y la opinión de los usuarios manifestada a través de los comentarios que acompañan a las noticias. Para llevar a cabo este objetivo, desarrollamos una metodología en la que combinamos el análisis de contenido cuantitativo de texto asistido por computadora con un posterior análisis del discurso (Zeller, 2011). En segundo lugar, queremos profundizar en la reacción de la audiencia ante los escándalos de corrupción política, para averiguar si existen elementos, aparte de los estrictamente judiciales, que determinan su actitud ante ellos. Sostenemos la hipótesis de que la respuesta de los usuarios ante los escándalos de corrupción está condicionada por su filiación política, y que esta circunstancia tiene más peso en la actitud manifestada por muchos comentaristas que la sentencia del tribunal. Por último, dado que la escritura de los comentarios implica un esfuerzo añadido al de la mera lectura de la información que aparece publicada en las noticias, el tercer objetivo de este trabajo es descubrir qué características tienen los usuarios que intervienen en el sistema de comentarios y qué elementos desencadenan una mayor participación. Es decir, responder a la pregunta: ¿qué motiva a la audiencia a participar en los medios digitales? En este sentido, queremos confirmar si la experiencia de disonancia cognitiva (Festinger, 1975) es la responsable de la participación de los usuarios en el sistema de comentarios de las noticias. Para poder acometer los tres objetivos principales y responder a las ocho preguntas de investigación vamos a repasar distintos enfoques teóricos: proceso de formación de la opinión pública, influencia de los medios de comunicación en la audiencia y características del medio donde se produce el proceso comunicativo de los cibermedios. En el capítulo primero desarrollamos el estado de la cuestión de todos estos temas. En primer lugar, nos centramos en las dinámicas que intervienen en la formación de la opinión de los usuarios, a través del modelo de opinión pública de Irving Crespi (2000). Este modelo nos permite afrontar, desde una perspectiva teorética y práctica, el análisis de los procesos de formación y cambio de opinión de la audiencia. Por un lado, partimos de la base de que una opinión es la verbalización de un sistema actitudinal, que está compuesto por valores, conocimientos y emociones. Los componentes del sistema actitudinal son interdependientes entre sí y determinan la predisposición que cada individuo tiene ante el mundo que le rodea; en otras palabras, determinan la opinión individual. Por el otro, contextualizamos la opinión individual dentro de un proceso interactivo y multidimensional que desemboca en la formación de la opinión colectiva, donde entran en juego factores tan importantes como el clima de opinión (Noelle-Neumann, 1995), con potencial para condicionar las opiniones que los individuos expresan en público. Como señala Grossi (2007), la relación vinculante entre opinión y clima de opinión es la misma que se da en semiótica entre texto y contexto. En segundo lugar, prestamos atención a los efectos que los medios de comunicación desencadenan en la audiencia, haciendo especial hincapié en la teoría del establecimiento de agenda (McCombs y Shaw, 1972) y en sus efectos de segundo nivel (McCombs et al. 2000). Los medios de comunicación realizan una selección de atributos de los objetos que aparecen en las noticias. La transferencia de la relevancia de estos atributos de la agenda mediática a la agenda del público supone el segundo nivel de establecimiento de agenda. Los estudios de agenda-setting están basados en la búsqueda de correlación entre la agenda mediática, medida a través de un análisis de contenido de las noticias, y la agenda del público, recogida mediante encuestas. Los medios digitales incorporan en muchas de sus noticias un sistema de comentarios que permite a los usuarios expresar su opinión. Desde el punto de vista de las ciencias de la comunicación, esta herramienta permite abordar el estudio de los procesos comunicativos desde una nueva perspectiva, ya que la opinión de la audiencia se encuentra disponible para su estudio en el sistema de comentarios de la noticia (Fenoll, 2012; Rusell Neuman et al., 2014). En tercer lugar, nos ocupamos del medio digital en el que se desarrolla el proceso comunicativo que estamos estudiando. Las tecnologías de la información y la comunicación han modificado el modelo de comunicación de los medios tradicionales. En Internet cohabitan en un mismo espacio las noticias de los medios digitales junto con los comentarios de los usuarios. Desde la perspectiva del usuario, estamos interesados en arrojar luz sobre los elementos que desencadenan su participación, por lo que debemos repasar también algunos aportes al respecto provenientes de la teoría de los usos y gratificaciones, para entender la interacción entre medio, contenido y audiencia (Rayburn, 1996). En cuarto lugar, nos detendremos en la evolución de los medios digitales en España y, en especial, en la contextualización de los cuatro cibermedios analizados: Elpaís.com, Elmundo.es, Levante-emv.com y Lasprovincias.es. El objetivo es comprender la estructura de la comunicación en la que se imbrican estos medios y obtener, de este modo, más elementos con los que poder valorar la forma en que acometen la cobertura mediática del juicio de Francisco Camps. En el apartado metodológico establecemos con detalle un diseño de investigación comparada que combina distintas metodologías, con las que alcanzar los objetivos del estudio y responder a las preguntas planteadas. Utilizamos una metodología de análisis de contenido cuantitativo para detectar mediante programas de análisis automatizado de texto los encuadres, protagonistas y emociones presentes en noticias y comentarios. Al mismo tiempo, realizamos un análisis de contenido cualitativo de los comentarios para averiguar qué actitud mantienen los usuarios de los distintos medios ante Camps, la corrupción y el resto de variables. Al recoger muestras antes y después del veredicto, disponemos de una variable temporal en el corpus con la que poder observar si se produce un cambio de opinión en la audiencia. Realizamos también un análisis de contenido cualitativo de los comentarios para averiguar qué elementos caracterizan a los usuarios más activos en el foro y qué elementos desencadenan la participación. La información se extrajo directamente desde la edición de noche de las versiones digitales de los cuatro medios digitales. El acceso a noticias y comentarios es libre y su contenido se copió manualmente al programa SPSS desde la web de cada medio digital. El proceso de volcado de la información duró cinco meses, desde febrero de 2012 hasta julio del mismo año. Para responder a las ocho preguntas de investigación vamos a combinar técnicas cuantitativas y cualitativas de análisis de contenido. En el capítulo tercero ofrecemos el contexto del escándalo de corrupción analizado en este estudio: la llamada «causa de los trajes» de Francisco Camps. Para ello describimos la cronología y los protagonistas del «caso Gürtel», desde la aparición del caso y la implicación de Camps en febrero 2009, pasando por el archivo del caso en agosto de 2009 por el TSJCV y su posterior reapertura en julio de 2011, donde el TSJCV imputa a Francisco Camps por un delito continuado de cohecho pasivo impropio. Finalmente, en enero de 2012 es declarado no culpable por el Tribunal del Jurado. Conjuntamente, exploramos el concepto de corrupción política para tener una visión general del problema y comprender cómo trascienden este tipo de casos a través de los medios de comunicación, transformándose por el camino en lo que Thompson denomina «escándalo mediático» (2001: 55). En el estudio disponemos de dos corpus principales, que recogen información para el análisis de los medios y de los usuarios. El corpus de los medios comprende las 1051 noticias sobre Francisco Camps que abordan el tema de la «causa de los trajes» publicadas entre el 15 de julio de 2011 y el 25 de enero de 2012 en cuatro cibermedios españoles: Levante-emv.com, Lasprovincias.es, Elpaís.com y Elmundo.es. Las fechas representan el día que Francisco Camps es imputado y el día que es declarado no culpable, respectivamente. Por su parte, el corpus de los usuarios está formado por los 3065 comentarios publicados junto a esas noticias durante los días 15 de julio de 2011 y 25 de enero de 2012. Uno de los principales retos de este estudio era desarrollar una metodología basada en el análisis cuantitativo de texto que nos permitiera conseguir información sobre los medios digitales, a través de las noticias, y sobre los usuarios, a través de los comentarios. Los resultados obtenidos en el estudio nos permiten confirmar que los medios digitales ofrecen una plataforma excelente para el estudio de la transferencia de emociones y atributos a la audiencia. Del mismo modo, encontramos en los comentarios publicados en los medios digitales elementos suficientes para poder estudiar la actitud de los usuarios ante determinados asuntos, como es el caso de la corrupción. Finalmente, el análisis en profundidad de los comentarios nos ofrece pistas sobre las características de los usuarios que participan en los medios digitales, así como de los elementos que potencian y desencadenan su participación