Desafección política y toxicidad en X Una propuesta de revisión en contextos electorales

Contenido principal del artículo

Ysabel Cristina Briceño Romero
https://orcid.org/0000-0002-6605-6838
Maritza Liliana Calderón Benavides
https://orcid.org/0000-0001-8658-9036

Resumen

Este artículo resume una ruta conceptual y metodológica para la detección discursiva de desafección política en Twitter (ahora X) en contextos electorales, desde la clasificación de toxicidad. En esta experiencia piloto se analiza, desde un enfoque predominante cuantitativo, la tendencia de mensajes considerados tóxicos dentro de la etiqueta #Elecciones2022 en un universo de 115.493 tuits descargados, cuyos contenidos aluden a contextos relacionados con Costa Rica, Colombia, España, México y Perú. El corpus fue sometido a una puntuación automatizada de toxicidad con la herramienta Perspective y luego se realizó una clasificación manual a los contenidos de una muestra, según el tipo de desafección. Comprendidas como un marco discursivo emocional y negativo hacia el sistema político, este caso propone categorías de análisis como desafección a actores políticos, a instituciones democráticas, a rasgos de cultura o hacia la democracia misma, en medio de conversaciones en español en X, contextualizadas en procesos electorales. La discusión sugiere el potencial de la red social X para la detección de la desafección país desde la clasificación automática de toxicidad, aunque la diferencia de la muestra en cada contexto país exige réplicas de la metodología para ideas concluyentes. Una revisión longitudinal a largo plazo podría contribuir a la comprensión de la cultura política de contextos específicos, aspecto que puede ser aprovechado en futuras investigaciones para empezar a llenar vacíos con nuevas miradas a enfoques como la espiral del cinismo, con los ejes:  construcción de la noticia digital, odio, toxicidad y desafección.

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Cómo citar
Briceño Romero, Y. C., & Calderón Benavides, M. L. (2025). Desafección política y toxicidad en X: Una propuesta de revisión en contextos electorales. Revista ICONO 14. Revista científica De Comunicación Y Tecnologías Emergentes, 23(1), e2234. https://doi.org/10.7195/ri14.v23i1.2234
Sección
ST4. MÉTODOS COMPUTACIONALES Y BIG DATA EN COMUNICACIÓN
Biografía del autor/a

Ysabel Cristina Briceño Romero, Universidad Autónoma de Bucaramanga

Licenciada en Comunicación Social, mención Desarrollo Económico. Magíster en Ciencias Políticas. Doctora en Ciencias Humanas (Universidad de Los Andes, Venezuela). Profesora titular e investigadora de la Universidad Autónoma de Bucaramanga (Unab, Colombia) en el Programa de Comunicación Social de la Facultad de Ciencias Sociales, Humanidades y Artes. Coordina la línea de Cultura Digital en el Grupo de Investigación Transdisciplinariedad, Cultura y Política de la Unab -TCP. En los últimos años se ha dedicado a comprender las lógicas discursivas de las redes sociales, principalmente Twitter (X), desde un enfoque sociotécnico, con exploración de metodologías para interpretar la construcción del discurso en la agenda pública, paseándose por (re)adaptaciones de premisas en una transición del modelo centralizado al modelo distribuido de la comunicación.

Maritza Liliana Calderón Benavides, Universidad Autónoma de Bucaramanga

Profesora titular de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Autónoma de Bucaramanga, Colombia.  Es Doctora en Informática y Comunicación Digital egresada de la Universitat Pompeu Fabra (Barcelona, España 2011), e Ingeniera de Sistemas de la Universidad Autónoma de Bucaramanga (2002). Coordinadora de la Línea de Investigación en Informática del Doctorado en Ingeniería desarrollado en red entre las universidades autónomas de Bucaramanga, Manizales y Occidente. Directora del Grupo de Investigación en Tecnologías de Información. Lidera la estrategia de Ciencia de Datos de la UNAB y actualmente dirige el Centro de Desarrollo Tecnológico Smart Regions Center. Sus investigaciones se enfocan a la analítica de datos donde en los últimos años se ha concentrado al análisis de sentimientos y la inteligencia artificial aplicando machine learning en áreas como ciberseguridad, salud, entre otros. Mas recientemente trabaja en ética en inteligencia artificial.

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