Detección de discursos polarizados y de odio en Twitter, en el contexto de las elecciones presidenciales de Colombia en 2022 usando natural language processing
El objetivo del presente proyecto fue detectar discursos polarizados y de odio en las elecciones presidenciales de Colombia en 2022 a partir de conversaciones en Twitter utilizando Natural Language Processing. La investigación que se ha desarrollado es de tipo cualitativa, aplicando la metodología á...
- Autores:
-
Mantilla Muñoz, William Andrés
Velandia Ochoa, Johan Sebastián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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El objetivo del presente proyecto fue detectar discursos polarizados y de odio en las elecciones presidenciales de Colombia en 2022 a partir de conversaciones en Twitter utilizando Natural Language Processing. La investigación que se ha desarrollado es de tipo cualitativa, aplicando la metodología ágil de Kanban. Se descargaron datos de Tweets sobre las elecciones presidenciales de Colombia en 2022 por medio de la API de Twitter y se realizó una encuesta para obtener los términos usados en la cultura política colombiana sean de odio o polarización hacia una ideología izquierda o derecha. Para detectar el odio y polarización se elaboró un algoritmo utilizando una librería de procesamiento de lenguaje natural TextBlob, por ser una biblioteca usada en análisis de sentimientos, para procesar y analizar los Tweets descargados. Se obtuvo que el 99,7% de los tweets procesados son neutros, es decir no tienen sentimiento positivo ni negativos, el 81% no tienen odio y que el 99,9% no tienen polarización hacia alguna ideología, es decir que el 0,1% restante de los tweets procesados y analizados tienen ideología a la izquierda, lo que lleva a concluir que ese 0,1% de los colombianos apoyan a los movimientos políticos de izquierda mientras que el restante 99,9% se mantienen neutrales en las elecciones presidenciales de Colombia en 2022. |
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Calderón Benavides, Maritza Lilianaa478af73-8b10-4632-aff9-2b9977a8b4e2Suarez Hernández, Carolinaa853e948-e74b-4e7d-a96c-a2ce0a279951Mantilla Muñoz, William Andrésf8b30b81-d7a8-455f-be90-6d2bd49fbb55Velandia Ochoa, Johan Sebastián2ae52b86-ff16-455c-b19f-c18823a1d3c4Mantilla Muñoz , William Andrés [0002037083]Velandia Ochoa, Johan Sebastián [0002036865]Calderón Benavides, Maritza Liliana [0000068900]Carolina Suarez Hernández [0000539791]Velandia Ochoa, Johan Sebastián [es&authuser=1Calderón Benavides, Maritza Liliana [es&oi=ao]Calderón Benavides, Maritza Liliana [0000-0001-8658-9036]Carolina Suarez Hernández [0009-0005-5593-1042]Grupo de Investigación Tecnologías de Información - GTIGrupo de Investigaciones ClínicasCalderón Benavides, Maritza Liliana [maritza-liliana-calderón-benavides]Carolina Suarez Hernández [carolina-suarez-hernández]ColombiaUNAB Campus Bucaramanga2023-12-20T13:34:27Z2023-12-20T13:34:27Z2023-05-30http://hdl.handle.net/20.500.12749/23139instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coEl objetivo del presente proyecto fue detectar discursos polarizados y de odio en las elecciones presidenciales de Colombia en 2022 a partir de conversaciones en Twitter utilizando Natural Language Processing. La investigación que se ha desarrollado es de tipo cualitativa, aplicando la metodología ágil de Kanban. Se descargaron datos de Tweets sobre las elecciones presidenciales de Colombia en 2022 por medio de la API de Twitter y se realizó una encuesta para obtener los términos usados en la cultura política colombiana sean de odio o polarización hacia una ideología izquierda o derecha. Para detectar el odio y polarización se elaboró un algoritmo utilizando una librería de procesamiento de lenguaje natural TextBlob, por ser una biblioteca usada en análisis de sentimientos, para procesar y analizar los Tweets descargados. Se obtuvo que el 99,7% de los tweets procesados son neutros, es decir no tienen sentimiento positivo ni negativos, el 81% no tienen odio y que el 99,9% no tienen polarización hacia alguna ideología, es decir que el 0,1% restante de los tweets procesados y analizados tienen ideología a la izquierda, lo que lleva a concluir que ese 0,1% de los colombianos apoyan a los movimientos políticos de izquierda mientras que el restante 99,9% se mantienen neutrales en las elecciones presidenciales de Colombia en 2022.1. INTRODUCCIÓN........................................................................................................... 8 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA........................................................................... 8 2.1. ÁRBOL DE PROBLEMA...................................................................................... 10 2.2. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN....................................................................... 10 3. JUSTIFICACIÓN ......................................................................................................... 11 4. OBJETIVOS ................................................................................................................ 12 4.1. OBJETIVO GENERAL ......................................................................................... 12 4.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................ 12 5. MARCO REFERENCIAL............................................................................................. 13 5.1. MARCO CONCEPTUAL....................................................................................... 13 5.1.1. TWITTER....................................................................................................... 13 5.1.2. TWEET(TUIT)................................................................................................ 13 5.1.3. POLARIZACIÓN ........................................................................................... 13 5.1.4. POLARIZACIÓN POLÍTICA.......................................................................... 13 5.1.5. DISCURSO DE ODIO.................................................................................... 13 5.2. MARCO TEÓRICO............................................................................................... 14 5.2.1. API TWITTER................................................................................................ 14 5.2.2. LIBRERÍA TKINTER ..................................................................................... 16 5.2.3. HASHTAG..................................................................................................... 17 5.2.4. TENDENCIAS EN TWITTER......................................................................... 17 5.2.5. NATURAL LANGUAGE PROCESSING (PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL).............................................................................................. 17 5.2.6. BERT (REPRESENTACIÓN DE CODIFICADOR BIDIRECCIONAL DE TRANSFORMADORES).............................................................................................. 18 5.2.7. POLARIZACIÓN ........................................................................................... 18 6. ESTADO DEL ARTE ................................................................................................... 20 6.1. Political hate speech of the far right on Twitter in Latin America ................... 20 6.2. Analysis of the Twitter discourse in the 2019 electoral debates in Spain: a comparative algorithmic study..................................................................................... 20 6.3. Sentiment Polarization in Online Social Networks: The Flow of Hate Speech20 6.4. From Polarization to Hate: Portrait of the Spanish Political Meme ................. 21 6.5. Twitter’s Role in Digital Democracy, Post-Truth, and Political Polarization... 21 6.6. An Explainable Artificial Intelligence Model for Detecting Xenophobic Tweets22 6.7. Capricious opinions: A study of polarization of social media groups............ 22 6.8. Analyzing Political Polarization on Social Media by Deleting Bot Spamming 23 6.9. A Hybrid AI Model for Improving COVID-19 Sentiment Analysis in Social Networks........................................................................................................................ 23 6.10. Incivility Is Rising Among American Politicians on Twitter ......................... 23 7. METODOLOGÍA.......................................................................................................... 25 7.1. ACTIVIDADES Y RESULTADOS OBTENIDOS................................................... 25 7.2. BITÁCORA(BACKLOG)....................................................................................... 27 7.3. DISEÑO................................................................................................................ 27 7.4. POR HACER ........................................................................................................ 28 7.5. HACIENDO........................................................................................................... 28 7.6. REVISAR/PROBAR ............................................................................................. 28 7.7. HECHO................................................................................................................. 28 7.8. Tablero Kanban................................................................................................... 28 8. RESULTADOS ............................................................................................................ 30 8.1 Descarga de tweets registrados durante las elecciones presidenciales de Colombia en 2022.......................................................................................................... 30 8.1.1 Desarrollo de la interfaz gráfica que permita el acceso a datos públicos históricos en tiempo real usando la API v2 de Twitter:........................................... 30 8.1.2 Obtención de tweets registrados durante las elecciones presidenciales de Colombia en 2022 por medio de la API v2 de Twitter .............................................. 34 8.2 Identificación de polarización y discursos de odio en las elecciones presidenciales de Colombia en el 2022. ...................................................................... 39 8.2.1 Lista de términos utilizados para representar polarización y manifestaciones de odio en el ámbito político colombiano................................................................ 39 8.2.2 Algoritmo para el procesamiento de los Tweets ............................................ 44 8.2.3 Aplicación del algoritmo sobre el conjunto de datos descargados relacionados con las elecciones presidenciales de Colombia en 2022. ................ 48 9. Análisis de resultados .................................................................................................. 50 9.1 Interpretación de los datos generados con #ColombiaDecide ............................ 50 9.2 Interpretación de los datos generados con #EleccionesColombia ..................... 52 9.3 Interpretación de los datos generados con #ColombiaDecide y #EleccionesColombia ................................................................................................... 56 9.4 Establecimiento de similitudes o diferencias en escenarios polarizadores en contextos políticos entre Colombia y otros países .................................................... 56 9.5 Elaboración de un reporte en formato de artículo con los hallazgos de este trabajo de investigación................................................................................................ 62 10. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES PARA TRABAJOS FUTUROS.............. 63 10.1 Conclusiones......................................................................................................... 63 10.2 Recomendaciones para trabajos futuros............................................................. 63 11. BIBLIOGRAFÍA ....................................................................................................... 65 Anexos............................................................................................................................... 70 Anexo 1. Lista de términos que expresan sentimiento de odio o rechazo hacia la derecha. ......................................................................................................................... 70 Anexo 2. Lista de términos que expresan sentimiento de odio o rechazo hacia la izquierda. ....................................................................................................................... 72 Anexo 3. Lista de términos que expresan sentimiento de odio o toxicidad hacia la cultura política............................................................................................................... 75 Anexo 4. Artículo........................................................................................................... 78 Anexo 5. Presupuesto................................................................................................... 86PregradoThe objective of this project was to detect polarized and hate speech in the Colombian presidential elections in 2022 based on conversations on Twitter using Natural Language Processing. The research that has been developed is qualitative, applying the agile Kanban methodology. Data was downloaded from Tweets about the Colombian presidential elections in 2022 via the API of Twitter and a survey was carried out to obtain the terms used in the culture Colombian politics whether they are hatred or polarization towards a left or right. To detect hate and polarization, an algorithm was developed using a TextBlob natural language processing library, as it is a used library in sentiment analysis, to process and analyze downloaded Tweets. It was found that 99.7% of the processed tweets are neutral, that is, they do not have positive or negative feeling, 81% do not have hatred and 99.9% do not have polarization towards some ideology, that is, the remaining 0.1% of tweets processed and analyzed have left-wing ideology, which leads to the conclusion that that 0.1% of Colombians support left-wing political movements while the remaining 99.9% remain neutral in the elections presidential elections of Colombia in 2022.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Detección de discursos polarizados y de odio en Twitter, en el contexto de las elecciones presidenciales de Colombia en 2022 usando natural language processingDetection of polarized and hate speech on twitter, in the context of the colombian presidential elections in 2022 using natural language processingIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsPolarizaciónTwitterColombia Elections 2022HateTweetLeftRightSocial networksComputational linguisticsApplied LinguisticsSocial behaviorText processing languagesIngeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasRedes socialesLingüística computacionalLingüística aplicadaConducta socialLenguajes de procesamiento de textoPolarizaciónTwitterElecciones Colombia 2022OdioTweetIzquierdaDerechaAndaluz, J. S., buendía, L., Gutiérrez, E. D., Oviedo, M. V., & Tovar, J. M. (2022). Political hate speech of the far right on Twitter in Latin America. From scopus: https://www scopus-com.aure.unab.edu.co/record/display.uri?eid=2-s2.0- 85130850623&origin=resultslist&sort=plf f&src=s&st1=polarization+and+hate+twitter&sid=116e1677554754e376d23d7c2fca1 23e&sot=b&sdt=b&sl=44&s=TITLE-ABS-KEY%28polarization+and+hate+twitter%Demir, Y., Ayhan, B., & Yegen, C. (2022, julio). Twitter’s Role in Digital Democracy, Post Truth, and Political Polarization. From scopus: https://www-scopus com.aure.unab.edu.co/record/display.uri?eid=2-s2.0- 85138233433&origin=resultslist&sort=plf f&src=s&st1=Twitter%e2%80%99s+Role+in+Digital+Democracy%2c+Post Truth%2c+and+Political+Polarization&sid=31e513c4fdcb258d2a58bbb667bab3fb&so t=b&sdKatsarou, K., Sunder, S., Woloszyn, V., & Semertzidis, K. (2021). Sentiment Polarization in Online Social Networks: The Flow of Hate Speech. 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