{"id":8116,"date":"2021-05-18T07:23:23","date_gmt":"2021-05-18T12:23:23","guid":{"rendered":"http:\/\/losperiodistas.com.mx\/portal\/?p=8116"},"modified":"2021-05-18T07:23:24","modified_gmt":"2021-05-18T12:23:24","slug":"el-tuit-politico-mas-viral-cuanto-mas-negativo-el-pais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/losperiodistas.com.mx\/portal\/el-tuit-politico-mas-viral-cuanto-mas-negativo-el-pais\/","title":{"rendered":"El tuit pol\u00edtico, m\u00e1s viral cuanto m\u00e1s negativo | El Pa\u00eds"},"content":{"rendered":"\n

Un estudio basado en los mensajes emitidos en Twitter en las elecciones madrile\u00f1as y el refer\u00e9ndum catal\u00e1n vincula los insultos y el discurso del odio con unas mayores posibilidades de viralizaci\u00f3n<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Logo de Twitter en un tel\u00e9fono m\u00f3vil.SOPA IMAGES \/ SOPA IMAGES\/LIGHTROCKET VIA GETTY<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

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GIN\u00c9S DONAIRE \/ EL PA\u00cdS<\/p>\n\n\n\n

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Si quiere tuitear sobre pol\u00edtica y ganar visibilidad, que el mensaje sea negativo. Cuanto m\u00e1s lo sea, m\u00e1s probabilidades tiene de ser compartido en Twitter y, por tanto, de hacerse viral. Al mismo tiempo, se ha comprobado que el uso de la negatividad en un tuit aumenta la probabilidad de retuitear y que el lexic\u00f3n iSOL es el que mejor determina la relaci\u00f3n entre polaridad y viralidad. Por el contrario, los tuits con palabras positivas bajan la probabilidad de retuit.<\/p>\n\n\n\n

Son los resultados m\u00e1s destacados de un estudio de la Universidad de Ja\u00e9n (UJA), que ha tomado como banco de pruebas tanto la reciente campa\u00f1a electoral madrile\u00f1a como la campa\u00f1a del refer\u00e9ndum de Catalu\u00f1a de 2017. En el caso de los comicios a la Comunidad de Madrid, se han recopilado unos 7.000 mensajes vinculados con los\u00a0hashtags<\/em>\u00a0oficiales y las cuentas de los principales candidatos que obtuvieron mayor votaci\u00f3n. El 41% de ellos ten\u00edan un contenido negativo, casi el doble de los que presentaban una connotaci\u00f3n positiva.<\/p>\n\n\n\n

El estudio se ha llevado a cabo a partir de lo que los investigadores denominan an\u00e1lisis de sentimiento. As\u00ed, aplicando un modelo matem\u00e1tico y t\u00e9cnicas de inteligencia artificial (IA) basadas en procesamiento del lenguaje natural (PLN), se ha intentado comprobar si el nivel de positividad o negatividad de las palabras de un tuit influyen en su viralidad, aplicando la investigaci\u00f3n a una situaci\u00f3n pol\u00edtica real. \u201cEl estudio nos ha permitido apreciar la polaridad que existe en el debate pol\u00edtico, con multitud de mensajes cargados de negatividad y hasta de discursos de odio\u201d, se\u00f1ala Mar\u00eda Teresa Mart\u00edn, catedr\u00e1tica de Lenguajes y Sistemas Inform\u00e1ticos de la Universidad de Ja\u00e9n (UJA) y coatura del estudio. Entre las palabras negativas introducidas, dentro de los distintos recursos ling\u00fc\u00edsticos disponibles, prevalecen insultos y determinados verbos, seg\u00fan ha desvelado el trabajo de campo.<\/p>\n\n\n\n

En el modelo matem\u00e1tico empleado en el estudio se han tenido en cuenta diversas variables y caracter\u00edsticas del tuit, tanto a nivel del propio mensaje (cantidad de retuits, o cu\u00e1ntas palabras positivas o negativas emplea) como del usuario que lo public\u00f3 (n\u00famero de tuits emitidos desde que se cre\u00f3 la cuenta, n\u00famero de favoritos y listas, etc\u00e9tera). Adem\u00e1s, para determinar el n\u00famero de palabras positivas y negativas se han empleado unos recursos ling\u00fc\u00edsticos denominados lexicones. \u201cLos t\u00e9rminos que expresan sentimientos afectan a la frecuencia de retuiteo, algo que hemos estudiado mediante un modelo de regresi\u00f3n que permite el an\u00e1lisis de diferentes variables, identificando cu\u00e1les de ellas influyen m\u00e1s directamente en la viralidad de un tuit\u201d, ha se\u00f1alado la profesora de la Universidad jienense Salud Jim\u00e9nez Zafra, doctora en Inform\u00e1tica y diplomada en Estad\u00edstica. En el trabajo titulado \u00bfC\u00f3mo afectan los sentimientos a la viralidad en Twitter?<\/em>, que ha sido publicado por la revista cient\u00edfica Royal Society Open Science<\/em><\/a>, tambi\u00e9n colaboraron los profesores Antonio Jos\u00e9 S\u00e1ez Castillo y Antonio Conde S\u00e1nchez.<\/p>\n\n\n\n

En los casos en los que los usuarios pueden ser considerados como un\u00a0influencer<\/em>, es decir, que tenga un gran n\u00famero de seguidores, se han aplicado diferentes variables que han permitido probar que cuantas m\u00e1s palabras negativas haya en el mensaje, mayor probabilidad existe de que el tuit sea retuiteado.<\/p>\n\n\n\n

Durante la campa\u00f1a del refer\u00e9ndum de Catalu\u00f1a se recogieron unos 50.000 tuits de unos 25.000 usuarios distintos. Se tomaron todas aquellas publicaciones lanzadas en Twitter en los d\u00edas previos al 1 de octubre de 2017 con los hashtag<\/em> #ReferendumCatalan y #CatalanReferendum. En esas fechas los investigadores no solo se centraron en Catalu\u00f1a, sino que tambi\u00e9n tomaron en cuenta tuits publicados por cualquier usuario de esta red social en todo el territorio espa\u00f1ol.<\/p>\n\n\n\n

Noticias falsas<\/h3>\n\n\n\n

La inteligencia artificial tambi\u00e9n est\u00e1 detr\u00e1s de la aplicaci\u00f3n que determina la veracidad de las noticias con una alt\u00edsima precisi\u00f3n. Un equipo de investigaci\u00f3n de las universidades de Ja\u00e9n y Alicante ha creado un sistema que testea la noticia en dos niveles detectando si existen incongruencias en el contenido y si la estructura coincide con la que cualquier publicaci\u00f3n con rigor period\u00edstico debe tener.<\/p>\n\n\n\n

El sistema analiza la estructura de la noticia publicada atendiendo a las normas de periodismo cl\u00e1sicas: la regla de las 5W+H, conocida as\u00ed por las siglas de las cuestiones en ingl\u00e9s, y la pir\u00e1mide invertida. Estas gu\u00edas se sustentan en que la noticia rigurosa debe contener informaci\u00f3n que responda a las seis preguntas b\u00e1sicas (\u00bfqu\u00e9?, \u00bfcu\u00e1ndo?, \u00bfd\u00f3nde?, \u00bfqui\u00e9n?, \u00bfpor qu\u00e9? y \u00bfc\u00f3mo?) y que se presente en gradaci\u00f3n desde lo m\u00e1s importante hasta los detalles. \u201cLa estructura de una publicaci\u00f3n nos da pistas de si hay base period\u00edstica o si, por el contrario, imita a una noticia real\u201d, indica Miguel \u00c1ngel Garc\u00eda, investigador de la Universidad de Ja\u00e9n y coautor del trabajo.<\/p>\n\n\n\n

A partir del an\u00e1lisis del lenguaje natural, los expertos desarrollan un algoritmo que detecta las informaciones que no responden a esta estructura. Estos c\u00e1lculos se basan en t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, tambi\u00e9n conocido como machine learning<\/em>, de forma que el sistema va aprendiendo a medida que va acumulando datos.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, la m\u00e1quina puede procesar en segundos miles de datos simult\u00e1neos, algo que una persona no podr\u00eda hacer. \u201cAs\u00ed, los periodistas pueden contrastar fuentes, detectar estructuras incorrectas, viralizadas o que tengan incongruencias entre el titular y el cuerpo de manera inmediata y autom\u00e1tica. Tambi\u00e9n el usuario final puede tener evidencias de si la noticia que lee cumple con unos est\u00e1ndares o no\u201d, a\u00f1ade Estela Saquete, investigadora de la Universidad de Alicante y coautora del estudio que realiz\u00f3 las pruebas a partir de unos 200 art\u00edculos centrados en temas sanitarios, de especial relevancia en la actualidad debido a las numerosas noticias falsas que circulan sobre la covid-19.<\/p>\n\n\n\n

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Fuente: https:\/\/elpais.com\/tecnologia\/2021-05-17\/el-tuit-politico-mas-viral-cuanto-mas-negativo.html<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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