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  • 标题:Cuando la negatividad es el combustible. Bots y polarización política en el debate sobre el COVID-19
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  • 作者:José-Manuel Robles ; Juan-Antonio Guevara ; Belén Casas-Mas
  • 期刊名称:Comunicar
  • 印刷版ISSN:1134-3478
  • 电子版ISSN:1988-3293
  • 出版年度:2022
  • 卷号:30
  • 期号:71
  • 页码:63-75
  • DOI:10.3916/C71-2022-05
  • 语种:English
  • 出版社:Grupo Comunicar
  • 摘要:Los contextos de polarización social y política están generando nuevas formas de comunicar que inciden en la esfera pública digital. En estos entornos, distintos actores sociales y políticos estarían contribuyendo a extremar sus posicionamientos, utilizando «bots» para crear espacios de distanciamiento social en los que tienen cabida el discurso del odio y la «incivility», un fenómeno que preocupa a científicos y expertos. El objetivo principal de esta investigación es analizar el rol que desempeñaron estos agentes automatizados en el debate en redes sociales sobre la gestión del Gobierno de España durante la pandemia global de COVID-19. Para ello, se han aplicado técnicas de «Social Big Data Analysis»: algoritmos de «machine learning» para conocer el posicionamiento de los usuarios; algoritmos de detección de «bots»; técnicas de «topic modeling» para conocer los temas del debate en la red, y análisis de sentimiento. Se ha utilizado una base de datos compuesta por mensajes de Twitter publicados durante el confinamiento iniciado a raíz del estado de alarma español. La principal conclusión es que los «bots» podrían haber servido para diseñar una campaña de propaganda política iniciada por actores tradicionales con el objetivo de aumentar la crispación en un ambiente de emergencia social. Se sostiene que, aunque dichos agentes no son los únicos actores que aumentan la polarización, sí coadyuvan a extremar el debate sobre determinados temas clave, incrementando la negatividad.
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