Una mirada al YouTube como espacio de recepción de la protesta social: el caso de Costa Rica en tiempos de COVID-19

Ximena Alvarenga Fournier, Ronald Sáenz Leandro
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Abstract

Este artículo tiene por objeto analizar la recepción de movilización social en Costa Rica, en el contexto de la pandemia por el COVID-19, a partir del espacio de discusión pública online llevada a cabo en la plataforma YouTube. El estudio de caso, con alcance exploratorio y descriptivo, toma una muestra de videos referidos al ciclo de movilización social registrado en octubre de 2020 y parte de un enfoque de métodos digitales, al utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para la identificación de patrones emotivos, positivos y negativos, en los comentarios de las personas usuarias en torno a estas protestas; así como temas o tópicos dominantes en la discusión en línea, esto a partir de la construcción de un corpus textual de N=5781 comentarios extraídos de los materiales seleccionados. El análisis revela una predominancia generalizada de polaridad negativa en el espacio de recepción a los audiovisuales; además, identifica tres diferentes clústeres temáticos de discusión que permiten dilucidar las tendencias de la conversación en línea, a nivel de las personas usuarias de la plataforma; estos ejes de discusión además presentan congruencias con las asociaciones entre vídeos que genera el algoritmo de recomendación de YouTube. Finalmente, los hallazgos de este artículo sugieren próximas investigaciones basadas en la aplicación de técnicas de NLP para los estudios políticos enfocados en la recepción de los fenómenos sociales desde las opiniones y valoraciones de las personas usuarias en redes sociales.
将YouTube视为接受社会抗议的空间:新冠疫情时期的哥斯达黎加案例-19
本文旨在通过YouTube平台上的在线公共讨论空间,分析哥斯达黎加在COVID-19大流行背景下对社会动员的接受情况。个案研究,具有探索性和描述性样本,把影片和社会动员循环发生在2020年10月数字方法和做法的一部分,使用自然语言处理技术(约旦)为模式识别,也有情绪化的正面和负面,用户评论的人围绕着抗争;以及在线讨论中的主要主题或主题,这是通过从选定的材料中提取N=5781条评论的文本语料库构建的。分析表明,在视听接收空间中普遍存在负极性;此外,它确定了三个不同的讨论主题集群,以阐明在线对话的趋势,在平台用户的层面;这些讨论轴也与YouTube推荐算法生成的视频之间的关联一致。最后,本文的研究结果表明,基于NLP技术在政治研究中的应用,未来的研究重点是从用户在社交网络上的意见和评价中接受社会现象。
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