Aplicación de técnicas de clustering para el estudio sociosemiótico sobre géneros periodísticos en fanpages de Clarín y La Nación

Natalia Raimondo Anselmino, José Rostagno, Ana Laura Cardoso
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Abstract

Se presentan en este artículo los hallazgos obtenidos mediante la aplicación de técnicas de clustering provistas por la minería de texto sobre un corpus de posteos de las cuentas que los diarios argentinos Clarín y La Nación poseen en Facebook: @clarincom y @lanacion. Se trata de un acercamiento que, a modo de ensayo, pone a prueba la riqueza de los métodos computacionales para acompañar combinadamente el estudio sociosemiótico de las publicaciones que los periódicos realizaron en sus respectivas fanpages entre los años 2010 y 2017. El análisis planteado se efectuó sobre un conjunto de posteos clasificados como «Otros» en la variable género periodístico, la cual discrimina si el contenido al que el posteo reenvía es una noticia, un reportaje, una nota de opinión, etc. Se pretende, así, identificar la existencia, al interior de dicho conjunto, de agrupamientos de publicaciones con características comunes —ya sean éstas derivadas de regularidades temáticas, retóricas, enunciativas o de otra índole— no detectadas, previamente, durante la observación convencional. Todo ello en el marco de una investigación mayor, de tipo interdisciplinaria, orientada a producir conocimiento sobre la manera en que los medios indagados enuncian en la plataforma de Facebook y el tipo peculiar de vínculo que le proponen, allí, a sus usuarios-lectores-seguidores. Los resultados así obtenidos no sólo han permitido avanzar en la caracterización de posibles nuevas clases de textos, propias de la performance del discurso de los medios en la plataforma estudiada —que, de ahora en más, podrían sumarse a los moldes de previsibilidad social ya reconocidos—, sino además, identificar una falla en el diseño de los instrumentos creados, a priori, para la pesquisa en cuestión. Fecha de recepción: 31/8/2021Fecha de aceptación: 5/10/2021
在clarin和La nacion的粉丝页面中,聚类技术在新闻体裁社会符号学研究中的应用
本文采用文本挖掘提供的聚类技术,对阿根廷报纸clarin和lanacion在Facebook上的账户@clarincom和@lanacion的帖子语料库进行了研究。这是一种方法,作为一种试验,测试了计算方法的丰富性,并结合了2010年至2017年期间报纸在各自粉丝页面上发表的出版物的社会符号学研究。本研究的目的是分析在不同类型的新闻中被归类为“其他”的一组文章,这些文章区分了文章所转发的内容是新闻、报告还是意见笔记等。因此,我们的目的是确定在这一组中是否存在具有共同特征的出版物,无论是来自主题、修辞、表达或其他规律的出版物,这些出版物以前在传统观察中没有发现。这是一项更大的跨学科研究的一部分,旨在产生关于被调查媒体在Facebook平台上表达方式的知识,以及他们向用户-读者-追随者提出的特殊类型的链接。这样结果不仅推进了可能的新文字类、定性自己演讲的性能的研究—平台媒体,从现在开始,可能会加入一些社会可预见性—认可,而且确定条约文书的一个断层在设计,乍一看,在问题进行调查。收货日期:31/8/2021收货日期:5/10/2021
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