Última modificación: 2023-01-12
Resumen
El papel que desempeñan las redes sociales como medio de comunicación política ha incrementado su relevancia en los últimos años. En particular, las élites políticas de todo el mundo han utilizado Twitter como una de las herramientas preferidas para posicionar temas y mensajes específicos; sin embargo, el uso intensivo de esta red social para posicionar narrativas, ha fomentado que la información generada por dichas élites circule predominantemente a través de sub-redes aisladas ideológicamente, las cuales son conocidas como cámaras de resonancia, incentivando así la polarización afectiva de los usuarios de la red expuestos a dichas narrativas.
Utilizando datos provenientes de las cuentas de Twitter de las élites políticas europeas (miembros del Parlamento Europeo y de la Comisión Europea), se analiza la creación, persistencia en el tiempo y decaimiento de narrativas específicas asociadas con cámaras de resonancia enmarcadas en eventos característicos. En particular, se analizan los mensajes emitidos cuatro meses antes y cuatro meses después del inicio de la invasión de Ucrania por parte de Rusia. Se realiza un análisis de tópicos y agrupamiento (clustering) a nivel usuario y tópico utilizando un modelo de aprendizaje de máquinas conocido como Asignación Latente de Dirichlet (LDA) específico para textos cortos.