RT Journal Article
T1 Cuando la negatividad es el combustible. Bots y polarización política en el debate sobre el COVID-19
T1 When negativity is the fuel. Bots and Political Polarization in the COVID-19 debate
A1 Robles, José Manuel
A1 Guevara, Juan Antonio
A1 Casas Mas, Belén
A1 Gómez, Daniel
AB Los contextos de polarización social y política están generando nuevas formas de comunicar que inciden en la esfera públicadigital. En estos entornos, distintos actores sociales y políticos estarían contribuyendo a extremar sus posicionamientos,utilizando «bots» para crear espacios de distanciamiento social en los que tienen cabida el discurso del odio y la «incivility»,un fenómeno que preocupa a científicos y expertos. El objetivo principal de esta investigación es analizar el rol quedesempeñaron estos agentes automatizados en el debate en redes sociales sobre la gestión del Gobierno de España durantela pandemia global de COVID-19. Para ello, se han aplicado técnicas de «Social Big Data Analysis»: algoritmos de«machine learning» para conocer el posicionamiento de los usuarios; algoritmos de detección de «bots»; técnicas de«topic modeling» para conocer los temas del debate en la red, y análisis de sentimiento. Se ha utilizado una base dedatos compuesta por mensajes de Twitter publicados durante el confinamiento iniciado a raíz del estado de alarma español.La principal conclusión es que los «bots» podrían haber servido para diseñar una campaña de propaganda política iniciadapor actores tradicionales con el objetivo de aumentar la crispación en un ambiente de emergencia social. Se sostiene que,aunque dichos agentes no son los únicos actores que aumentan la polarización, sí coadyuvan a extremar el debate sobredeterminados temas clave, incrementando la negatividad
AB The contexts of social and political polarization are generating new forms of communication that affect the digital publicsphere. In these environments, different social and political actors contribute to extreme their positions, using bots to createspaces for social distancing where hate speech and incivility have a place, a phenomenon that worries scientists and experts.The main objective of this research is to analyze the role that these automated agents played in the debate on social networksabout the Spanish Government’s management of the global COVID-19 pandemic. For this, “Social Big Data Analysis”techniques were applied: machine learning algorithms to know the positioning of users; bot detection algorithms; “topicmodeling” techniques to learn about the topics of the debate on the web, and sentiment analysis. We used a databasecomprised of Twitter messages published during the confinement, as a result of the Spanish state of alarm. The mainconclusion is that the bots could have served to design a political propaganda campaign initiated by traditional actors withthe aim of increasing tension in an environment of social emergency. It is argued that, although these agents are not the onlyactors that increase polarization, they do contribute to deepening the debate on certain key issues, increasing negativity
PB Universidad de Huelva
YR 2022
FD 2022
LK http://hdl.handle.net/10272/20768
UL http://hdl.handle.net/10272/20768
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 29 may 2026