Implementación de un sistema de información para la asignación automática de especialista en la atención de reclamos sobre el servicio eléctrico doméstico: una revisión de literatura

El presente trabajo describe la revisión de literatura realizada sobre la implementación de un sistema de información para la asignación automática de especialista en la atención de reclamos sobre el servicio eléctrico doméstico. Se inicia con una breve descripción del problema que se busca resolver para el cual se realiza la revisión de literatura. Este problema es principalmente la ausencia de un canal virtual para el registro de reclamos sobre el servicio eléctrico doméstico por parte de la entidad supervisora OSINERGMIN. Luego de especifica el método de revisión de literatura a emplear la cual será principalmente una revisión sistemática en múltiples bases de datos de artículos como Scopus o IEEE usando el método PICOC como se describe en dicha sección. Luego estos artículos encontrados se filtran utilizando criterios de inclusión y exclusión como el año de publicación o el contenido del artículo. Finalmente, una vez seleccionados los artículos relevantes se procede a responder a las preguntas de investigación planteadas durante la aplicación del método PICOC. En este caso se consideraron 3 preguntas que fueron respondidas utilizando todos los artículos relevantes.Trabajo de investigació

“Sana All”: Netizens’ Perception of Government Responses to COVID-19

Netizens posted views that contradicted the results released by research agencies about the Philippine government's responses to COVID-19. In this study, Twitter, which is a key communication channels, was the main source of data to explore the public’s perception of the Philippine government’s performance to the pandemic response. To limit tweets to be studied, sana all, a language phenomenon mostly used at the time of community lockdowns, was observed and utilized as a code identify relevant tweets. Between March and August 2020, 257 tweets were collected and researchers used presuppositions to extract socio-political context and truths implied in tweets. Then, the data underwent a 6-level thematic analysis and eleven categories were formed. The prevalent language intention emerging from the tweets is empathy. This paper will discuss how empathy associates the sound dissatisfaction of the netizens with the responses made by the current administration to combat the COVID-19 multi-effects