Aprendizaje automático para el análisis cross-plataforma de la comunicación política: Gobierno y oposición argentinos en Facebook, Instagram y Twitter

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.7764/cdi.55.52631

Palabras clave:

redes sociales, Twitter, Instagram, Facebook, Argentina, política, procesamiento del lenguaje natural, modelado de tópicos

Resumen

Este artículo indaga acerca de la comunicación política en las distintas plataformas, aplicando métodos de las ciencias de datos para analizar similitudes y diferencias entre las publicaciones en Facebook, Instagram y Twitter de 50 políticos argentinos durante 2020. Es un estudio pionero en la región entre los trabajos cross-plataformas y sus objetivos son heurísticos y metodológicos. En relación a lo primero, se demuestra que hay estrategias diferentes según las plataformas: Twitter es el terreno de controversias e interpelaciones entre los políticos y allí la toxicidad es recompensada, mientras que en Facebook e Instagram los políticos despliegan los tópicos en los que parecen considerarse más fuertes. Así, el estudio cross-plataformas permite observar que aun en un contexto polarizado como el argentino existen temas comunes y sin polémicas entre sectores opuestos. En lo metodológico, utilizamos métodos novedosos e implementamos un reciente algoritmo de detección de tópicos, aplicamos análisis de sentimiento con el objetivo de entender si son textos positivos o negativos, y redes neuronales profundas para medir la toxicidad, entre otros. El artículo pone a disposición la caja de herramientas desarrolladas durante la investigación, las que pueden ser de utilidad para trabajar corpus de texto de gran magnitud.

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Biografía del autor/a

Federico Albanese, Instituto de Ciencias de la Computación, Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina

Federico Albanese, licenciado en Ciencias Físicas de la Universidad de Buenos Aires, estudiante
doctoral en Ciencias de la Computación en la misma universidad y miembro del Instituto de Ciencias
de la Computación (CONICET - UBA). Es docente en la maestría de Explotación de Datos de la Facultad
de Ciencias Exactas y Naturales, UBA. Su investigación se centra actualmente en el estudio de modelos
de aprendizaje automático (machine learning) en grafos y sus aplicaciones a redes sociales.

Esteban Feuerstein, Instituto de Ciencias de la Computación, Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina

Esteban Feuerstein, licenciado en Informática de la Escuela Superior Latinoamericana de Informática (ESLAI) y doctor en Informática de la Universidad de Roma La Sapienza. Tiene más de 25 años de experiencia como investigador y consultor en organizaciones públicas y privadas. Profesor asociado del departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA). Su área de especialización es en el campo de los algoritmos y las estructuras de datos, y la búsqueda y organización de la información y grandes datos.

Gabriel Kessler, Universidad Nacional de La Plata, La Platay Universidad Nacional de San Martín, San Martín, Argentina

Gabriel Kessler, doctor en Sociología por la EHESS-Paris, investigador del CONICET y profesor de la Universidad Nacional de La Plata y de la Universidad Nacional de San Martín. Sus áreas de investigación son desigualdad, violencia y polarización política. Es autor de numerosos libros y artículos académicos. Sus últimos libros son (con Gabriela Benza) Uneven Trajectories. Latin America Societies in the XXI Century (Cambridge University Press, 2020) y La ¿Nueva? estructura social de América Latina (Siglo XXI, 2021)

Juan Manuel Ortiz de Zárate, Instituto de Ciencias de la Computación, Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, Argentina

Juan Manuel Ortiz de Zárate, licenciado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Buenos Aires, estudiante doctoral en Ciencias de la Computación en la misma universidad y miembro del Instituto en Ciencias de la Computación (UBA - CONICET). Con experiencia tanto en el sector académico como en el privado, su investigación se centra actualmente en el estudio de las redes sociales a través del procesamiento del lenguaje natural y el modelado de grafos.

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Publicado

2023-05-31

Cómo citar

Albanese, F., Feuerstein, E. ., Kessler, G., & Ortiz de Zárate, J. M. (2023). Aprendizaje automático para el análisis cross-plataforma de la comunicación política: Gobierno y oposición argentinos en Facebook, Instagram y Twitter. Cuadernos.Info, (55), 256–280. https://doi.org/10.7764/cdi.55.52631

Número

Núm. 55 (2023): Temas Generales: En búsqueda de la identidad de las comunicaciones: la riqueza de una visión multifacética

Sección

TEMAS GENERALES

Licencia

Derechos de autor 2023 Federico Albanese, Esteban Feuerstein, Gabriel Kessler, Juan Manuel Ortiz de Zárate

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