ARTÍCULO 1

Resumen.
El objetivo principal de este estudio fue examinar las normas de expresión de emociones en las redes sociales. Específicamente, se investigó la idoneidad percibida (es decir, normas cautelares) de expresar seis emociones discretas (es decir, tristeza, ira, decepción, preocupación, alegría y orgullo) en cuatro plataformas de redes sociales diferentes. Basándonos en los datos recopilados en marzo de 2016 entre 1201 usuarios holandeses jóvenes (15-25 años), descubrimos que las expresiones positivas generalmente se percibían como más apropiadas que las expresiones negativas en todas las plataformas. En línea con el objetivo del estudio, se encontraron algunas diferencias entre plataformas. La expresión de emociones negativas fue calificada como la más apropiada para WhatsApp, seguida de Facebook, Twitter e Instagram. Para la expresión de emociones positivas, la adecuación percibida fue más alta para WhatsApp, seguida de Instagram, Facebook y Twitter. Además, se encontraron algunas diferencias de género, mientras que la edad mostró pocas variaciones. En general, los resultados contribuyen a una comprensión más informada de la expresión de emociones en línea.

ARTÍCULO 2

Resumen.

COVID-19 causó una importante crisis de salud pública en todo el mundo y desencadenó algunos otros problemas, como crisis económica, recortes de empleos, ansiedad mental, etc. Esta pandemia se extiende por todo el mundo e involucra a muchas personas no solo a través de la infección sino, el miedo, la repugnancia y el patetismo. Durante este tiempo, la participación y la interacción en las redes sociales aumentan dinámicamente y comparten el punto de vista y los aspectos de las crisis de salud mencionadas. A partir del contenido generado por los usuarios en las redes sociales, podemos analizar los pensamientos y sentimientos del público sobre el estado de salud, las preocupaciones, el pánico y la conciencia relacionada con el COVID-19, lo que en última instancia puede ayudar a desarrollar estrategias de intervención de salud y diseñar campañas efectivas basadas en las percepciones del público.

En este trabajo, examinamos el sentimiento de los usuarios en diferentes intervalos de tiempo para ayudar en los temas de tendencia en Twitter en el conjunto de datos de
tweets de COVID-19. También averiguamos los clústeres sentimentales a partir del sentimiento
categorías. Con la ayuda de dinámicas de sentimientos integrales, investigamos diferentes resultados experimentales que exhiben una diversidad diferente en el compromiso y la comunicación de las redes sociales en el período de la pandemia.