Este artículo explora la diferencia crucial entre correlación y causalidad en la investigación de ciencias sociales. El coeficiente de correlación de Pearson mide la fuerza y dirección de la asociación entre variables, pero no implica causalidad. Se presentan ejemplos de correlaciones espurias, como la relación entre la producción de petróleo en México y el porcentaje de población rural, o entre la producción de vehículos y el uso de internet. Se discuten las condiciones necesarias para establecer causalidad, enfatizando la importancia de controlar variables de confusión. El objetivo es fomentar el pensamiento crítico al interpretar correlaciones y reconocer la complejidad de las relaciones causales en el mundo real.

El objetivo de este proyecto es realizar un análisis exhaustivo del discurso gordofóbico presente en medios de comunicación online, incluyendo noticias, medios gubernamentales y vídeos de YouTube, empleando técnicas de Web Scraping para recopilar datos, Word Clouds para visualizar términos más frecuentes y Análisis de Sentimientos para comprender la evolución de este discurso a lo largo de los últimos ocho años, desde 2015 hasta 2023.

Se analiza el texto de todos los días del mes de julio del 2022, con la finalidad de saber cuáles fueron las palabras más mencionadas en el punto más algido de la pandemia

Análisis de texto de todas las mañaneras que entran en el rango de fechas del 2023-06-01 al 2023-08-30