Invasión en Ucrania: Representación Mediática Emitida por Rusia Today en Español en la Red Social X (agosto a diciembre de 2022)

La presente monografía expone la relación de los posts de la cuenta Russia Today en español en su cuenta de la red social X durante el 1 de agosto hasta el primero de diciembre del 2022. La investigación se desarrolla por medio del análisis de contenidos, pues es la forma correcta de observar la pos...

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Autores:
Alfonso Coral, Daniel Hernando
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/55034
Acceso en línea:
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Palabra clave:
Comunicación Social
Redes Sociales
Rusia-Monografista
Gobierno-Rusia
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description La presente monografía expone la relación de los posts de la cuenta Russia Today en español en su cuenta de la red social X durante el 1 de agosto hasta el primero de diciembre del 2022. La investigación se desarrolla por medio del análisis de contenidos, pues es la forma correcta de observar la posición del conflicto y la postura del medio escogido. Para ello primero se hace una aproximación teórica sobre los antecedentes del conflicto, el medio y el canal. Finalmente se recolectó la muestra de los posteos realizados por RT para analizar la concepción de sus publicaciones, donde dio como resultado un alto favoritismo por parte de Rusia Tuday hacia el gobierno de Rusia con polarización y baja profundidad informativa en su publicaciones.
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La investigación se desarrolla por medio del análisis de contenidos, pues es la forma correcta de observar la posición del conflicto y la postura del medio escogido. Para ello primero se hace una aproximación teórica sobre los antecedentes del conflicto, el medio y el canal. Finalmente se recolectó la muestra de los posteos realizados por RT para analizar la concepción de sus publicaciones, donde dio como resultado un alto favoritismo por parte de Rusia Tuday hacia el gobierno de Rusia con polarización y baja profundidad informativa en su publicaciones.This monographic presents an analysis of the posts from the Russia Today Spanish account on the social network X from August 1st to december 1st, 2022. The research is conducted through content analysis, as it is the appropriate method to observe the stance of the conflict and the position of the chosen media. To achieve this, a theoretical framework is first provided concerning the conflict’s historical context, the media, and the channel. Finally, a sample of RT’s posts was collected to analyze the nature of their publications. Where it resulted in high favoritism on the part of Russia Tuday towards the Russian government with polarization and low information depth in its publications.Comunicador SocialPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Comunicación SocialFacultad de Comunicación SocialAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/bachelorThesisInvasión en Ucrania: Representación Mediática Emitida por Rusia Today en Español en la Red Social X (agosto a diciembre de 2022)Comunicación SocialRedes SocialesRusia-MonografistaGobierno-RusiaContenidosMedioConflictoInfluenciaConocimientoTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáО канале. (s/f). RT на русском. Recuperado el 25 de septiembre de 2023, de https://russian.rt.com/aboutAlieva, I., Moffitt, J. D., & Carley, K. M. (2022). How disinformation operations against Russian opposition leader Alexei Navalny influence the international audience on Twitter. Social Network Analysis and Mining, 12(1), 80.Alonso-Martín-Romo, Luis; Oliveros-Mediavilla, Miguel; Vaquerizo-Domínguez, Enrique (2023). “ Perception and opinion of the Ukrainian population regarding information manipulation: A field study on disinformation in the Ukrainian war”.Profesional de la información, v. 32, n. 4, e320405. https://doi.org/10.3145/epi.2023.jul.05Baker, M. R., Taher, Y. N., & Jihad, K. H. (2023). PREDICTION OF PEOPLE SENTIMENTS ON TWITTER USING MACHINE LEARNING CLASSIFIERS DURING RUSSIAN AGGRESSION IN UKRAINE. Jordanian Journal of Computers and Information Technology (JJCIT), 9(03)Baladrón-Pazos, A. J., Correyero-Ruiz, B., & Manchado-Pérez, B. (2023). 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