期刊名称：Círculo de lingüística aplicada a la comunicación
印刷版ISSN：1576-4737
出版年度：2016
卷号：66
页码：86-147
DOI：10.5209/CLAC.52770
语种：Spanish
出版社：Servicio de Publicaciones de la Universidad Complutense de Madrid
摘要：En este trabajo aplicamos a la red social Twitter un modelo de análisis del discurso político y mediático desarrollado en publicaciones previas, que permite hacer compatible el estudio de los datos discursivos con propuestas explicativas surgidas a propósito de la comunicación política ( neurocomunicación ) y de la comunicación digital (la red como quinto estado, convergencia, inteligencia colectiva). Asumimos que hay categorías del encuadre discursivo ( frame ) que pueden ser tratadas como indicadores de habilidades cognitivas y comunicativas. Analizamos estas categorías agrupándolas en tres dimensiones fundamentales: la intencional (ilocutividad del tuit, encuadre interpretativo de las etiquetas), referencial (temas, protagonistas), e interactiva (alineamiento estructural, predictibilidad; marcas de intertextualidad y dialogismo; afiliación partidista). El corpus consta de 4116 tuits: 3000 tuits pertenecientes a los programas Al Rojo Vivo (La Sexta: A3 Media), Las Mañanas Cuatro (Cuatro: Mediaset) y Los Desayunos de TVE (RTVE), 1116 tuits de seguidores de los programas, que corresponden a 45 tuits de cada programa. Los resultados confirman que el modelo permite establecer diferentes perfiles de subjetividad política en las cuentas de Twitter.
其他摘要：In this paper we apply to the social network Twitter a model of analysis of political and media discourse developed in previous publications. The model aims to reconcile the study of discourse data with explanatory proposals about political communication (neurocommunication, neuropolitics) and digital communication (Internet as fifth state, convergence, collective intelligence). We assume that there are categories of discursive frame that can be treated as indicators of cognitive and communicative skills. These categories are analysed and grouped in three main dimensions: intentional (ilocutional force of the tweet, interpretive frame of the hastags), referential (topics, agents), and interactive (structural predictability and alignment, intertextuality and dialogism markers, and partisan affiliation). The corpus consists of 4116 tweets: 3000 tweets belonging to the TV programs Al Rojo Vivo, Las Mañanas de Cuatro y Los Desayunos de TVE, and 1116 tweets of followers of the programs, 45 tweets correspond to each program. The results confirm that the model allows identify different profiles of political subjectivity in the accounts of Twitter.
