Polarización afectiva y sentimientos en el discurso público digital, un abordaje desde el análisis computacional de la comunicación: caso: plebiscito para la refrendación del acuerdo final para la terminación del conflicto y la construcción de una paz estable y duradera en Colombia

En el campo de la comunicación, desde 2004 se ha evidenciado una gran actividad en torno a los medios sociales y su potencial para diversificar las voces que pueblan la esfera pública. Los investigadores del área proponen que los sectores que buscan polarizar a las comunidades pueden ser debilitados...

Full description

Autores:
Romero Moreno, Martha C.
Tipo de recurso:
Doctoral thesis
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/12038
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/12038
Palabra clave:
Comunicación -- Colombia
Política de comunicación -- Colombia
Medios sociales
Plebiscito
Identidad grupal
Conflicto armado -- Colombia
Rights
openAccess
License
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description En el campo de la comunicación, desde 2004 se ha evidenciado una gran actividad en torno a los medios sociales y su potencial para diversificar las voces que pueblan la esfera pública. Los investigadores del área proponen que los sectores que buscan polarizar a las comunidades pueden ser debilitados si las estrategias específicas de manipulación psicológica que esgrimen son expuestas en público. Siguiendo este precepto, esta tesis tuvo como objetivo analizar la relación entre sentimientos y polarización afectiva en la comunicación política desde un abordaje computacional de la comunicación (sentiment analysis y ciberretórica), en el discurso mediado en Twitter en torno al plebiscito para la refrendación del Acuerdo final entre el gobierno de Colombia, en el año 2016. Para ello, se estudió inicialmente la carga de sentimiento que tenían los mensajes y cómo se daban las interacciones de los usuarios. El estudio se desarrolló con una base de 761.017 tuits recolectados entre comprendido entre el 23 de junio y el 24 de noviembre de 2016, utilizando machine learning para el análisis de sentimiento y predicción, análisis descriptivo basado en modelos Bernoulli y Multinomial, y posteriormente un análisis del discurso multimodal desde la ciberretórica. Se pudo determinar que se utilizó Twitter para difundir desórdenes informativos, falacias y fomentar miedo y un efecto pathémico que influyó en una polarización afectiva, más que política en un intento de reducir la voluntad de los ciudadanos frente a una decisión de voto, en este caso, del plebiscito.
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Para ello, se estudió inicialmente la carga de sentimiento que tenían los mensajes y cómo se daban las interacciones de los usuarios. El estudio se desarrolló con una base de 761.017 tuits recolectados entre comprendido entre el 23 de junio y el 24 de noviembre de 2016, utilizando machine learning para el análisis de sentimiento y predicción, análisis descriptivo basado en modelos Bernoulli y Multinomial, y posteriormente un análisis del discurso multimodal desde la ciberretórica. 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