RESUMEN
Valueboxes
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DOCUMENTACIÓN
Núcleo Duro Real (NDR): conformado por figuras físicas y con roles definidos dentro de la estructura política, como diputados, senadores y funcionarios cercanos a Javier Milei.
Núcleo Duro Troll (NDT): conjunto de usuarios que, si bien no forman parte de la estructura política formal, desempeñan un papel en la amplificación y difusión de los mensajes. Estos usuarios no necesariamente cuentan con una identidad verificada
Los medios digitales se seleccionaron en base a la información ofrecida por el Digital News Report. Se trata de un informe anual realizado por el Instituto Reuters para el Estudio del Periodismo de la Universidad de Oxford que analiza a nivel mundial el consumo de noticias en medios de comunicación de diferentes formatos.
Cantidad de palabras El análisis de las palabras se realizó aplicando NER vía scipy para noticias y via pysentimiento para los Tweets. El NER (Named Entity Recognition) es una técnica de procesamiento de lenguaje natural que permite identificar y clasificar entidades nombradas en un texto, como personas, lugares, sustantivos, adjetivos y verbos.
La frecuencia de palabras se realizó sobre los lemmas de la palabra. Un lemma es una forma canónica o base de una palabra que se utiliza para representar todas las formas flexionadas de esa palabra. En lingüística y procesamiento del lenguaje natural, el lemma es la forma a la que se reduce una palabra para facilitar su análisis y comparación. Por ejemplo, el lemma de palabras como “correr”, “corre”, “corriendo” y “correrá” sería “correr”. Al reducir todas estas formas a su lemma, se simplifica el procesamiento de texto al agrupar variantes de una misma palabra bajo una forma estándar
Horarios
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Usuarios y cantidad de tweets s/horario
Documentación
Distribución de tweets por día y rango horario en el que fueron publicados por semana. Se toma como fecha de agrupamiento la fecha del inicio de la semana (domingo). La última semana contiene menos casos debido a que es más corta (el recorte temporal es hasta el 1 de mayo)
Column
General
Nucleo Duro Real
Nucleo Duro Troll
Detalle cuentas relevadas
Agresividad
Column
Palabras
PALABRAS MAS UTILIZADAS EN LAS PUBLICACIONES EN X CON NIVELES DE AGRESIVIDAD ALTO
Tweets más agresivos
Cuentas
| Cuentas con mayor cantidad y promedio de agresividad | |||
| Cuentas con mayor cantidad de agresividad | Nivel de agresividad de los usuarios con mayor agresividad | Cuentas con mayor promedio de agresividad | Nivel de Odio de los usuarios con mayor promedio |
|---|---|---|---|
| TraductorTeAma | Suma: 721.12 Promedio: 0.04 | dolaricemos | Suma: 517.95 Promedio: 0.09 |
| dolaricemos | Suma: 517.95 Promedio: 0.09 | MiltonFriedom5 | Suma: 323.37 Promedio: 0.08 |
| elpittttt | Suma: 424.15 Promedio: 0.06 | rcas1 | Suma: 42.91 Promedio: 0.08 |
| Ultranormalidad | Suma: 396.63 Promedio: 0.05 | inakiigutierrez | Suma: 5.67 Promedio: 0.08 |
| ladymarketok | Suma: 370.68 Promedio: 0.05 | therealbuni | Suma: 188.39 Promedio: 0.07 |
| MenemAbrazo | Suma: 326.73 Promedio: 0.04 | marceloduclos | Suma: 245.32 Promedio: 0.07 |
| MiltonFriedom5 | Suma: 323.37 Promedio: 0.08 | sangreacuariana | Suma: 93.21 Promedio: 0.07 |
| TommyShelby_30 | Suma: 312.03 Promedio: 0.04 | EugeCasielles | Suma: 0.76 Promedio: 0.06 |
| espartanolibert | Suma: 263.76 Promedio: 0.04 | MinEscracheAR | Suma: 90.45 Promedio: 0.06 |
| ladriguruok | Suma: 248.43 Promedio: 0.04 | PatoBullrich | Suma: 29.23 Promedio: 0.06 |
Column
Porcentaje
Cantidades
Odio
Column
Palabras
PALABRAS MAS UTILIZADAS EN LAS PUBLICACIONES EN X CON NIVELES DE ODIO ALTO
Tweets con más odio
Cuentas
| Cuentas con mayor cantidad y promedio de odio | |||
| Cuentas con mayor cantidad de odio | Nivel de Odio de los usuarios con mayor cantidad de odio | Cuentas con mayor promedio de odio | Nivel de Odio de los usuarios con mayor promedio |
|---|---|---|---|
| TraductorTeAma | Suma: 1431.49 Promedio: 0.08 | dolaricemos | Suma: 1187.82 Promedio: 0.21 |
| dolaricemos | Suma: 1187.82 Promedio: 0.21 | EugeCasielles | Suma: 2.42 Promedio: 0.2 |
| elpittttt | Suma: 802.6 Promedio: 0.11 | rcas1 | Suma: 106.67 Promedio: 0.19 |
| Ultranormalidad | Suma: 764.4 Promedio: 0.1 | PatoBullrich | Suma: 80.4 Promedio: 0.17 |
| ladymarketok | Suma: 750.53 Promedio: 0.09 | MiltonFriedom5 | Suma: 686.57 Promedio: 0.17 |
| MiltonFriedom5 | Suma: 686.57 Promedio: 0.17 | therealbuni | Suma: 384.41 Promedio: 0.15 |
| MenemAbrazo | Suma: 607.7 Promedio: 0.08 | inakiigutierrez | Suma: 10.93 Promedio: 0.15 |
| ladriguruok | Suma: 527.16 Promedio: 0.09 | PregoneroL | Suma: 509.8 Promedio: 0.13 |
| PregoneroL | Suma: 509.8 Promedio: 0.13 | MinEscracheAR | Suma: 181.39 Promedio: 0.13 |
| TommyShelby_30 | Suma: 505.88 Promedio: 0.06 | marceloduclos | Suma: 400.85 Promedio: 0.12 |
Column
Porcentaje
Cantidades
Targeted
Column
Palabras
PALABRAS MAS UTILIZADAS EN LAS PUBLICACIONES EN X CON NIVELES DE TARGETED ALTO
Tweets con más targeted
Cuentas
| Cuentas con mayor cantidad y promedio de odio | |||
| Cuentas con mayor cantidad de odio | Nivel de Odio de los usuarios con mayor cantidad de targeted | Cuentas con mayor promedio de odio | Nivel de Odio de los usuarios con mayor promedio |
|---|---|---|---|
| TraductorTeAma | Suma: 450.54 Promedio: 0.03 | sangreacuariana | Suma: 79.48 Promedio: 0.06 |
| TommyShelby_30 | Suma: 235.73 Promedio: 0.03 | marceloduclos | Suma: 187.49 Promedio: 0.06 |
| Ultranormalidad | Suma: 233.6 Promedio: 0.03 | ElViejoFacho | Suma: 34.33 Promedio: 0.05 |
| espartanolibert | Suma: 233.39 Promedio: 0.04 | ASB2509 | Suma: 98.2 Promedio: 0.04 |
| MenemAbrazo | Suma: 226.96 Promedio: 0.03 | CheMadorni | Suma: 16.26 Promedio: 0.04 |
| elpittttt | Suma: 217.3 Promedio: 0.03 | TalibanMilei | Suma: 21.86 Promedio: 0.04 |
| ladymarketok | Suma: 212.94 Promedio: 0.03 | nicorpos | Suma: 18.14 Promedio: 0.04 |
| marceloduclos | Suma: 187.49 Promedio: 0.06 | DanannOficial | Suma: 56.59 Promedio: 0.04 |
| ladriguruok | Suma: 168.32 Promedio: 0.03 | inakiigutierrez | Suma: 2.78 Promedio: 0.04 |
| MileiAbrazoo | Suma: 126.25 Promedio: 0.02 | espartanolibert | Suma: 233.39 Promedio: 0.04 |
Column
Porcentaje
Cantidades
Documentación
Nivel de Agresividad, Targeted (dirigidos) y odio:
El nivel de odio y agresividad fue realizado a través de pysentimiento. Se trata de una variante del modelo BERT que esta entrenada con varios dialectos del idioma español con un corpus TASS 2020. El modelo está calificado para analizar sentimientos y clasificarlos en positivo, negativo y neutral, además es capaz de detectar emociones como: odio y agresividad. El modelo Pysentimiento se encarga de analizar y clasificar los mensajes de texto en base a su contenido emocional con el objetivo de identificar si un mensaje contiene síntomas de odio y agresividad registrando los porcentajes correspondientes a cada categoría
Para la clasificación de bajo, medio, alto tanto para odio como para agresividad se tomó:
| Rango de Niveles | Etiqueta |
|---|---|
| 0 - 0.1 | Bajo |
| 0.11 - 0.2 | Medio |
| 0.21 - 1 | Alto |
“targeted” se refiere a la segmentación específica de un público objetivo en la publicación. Un tweet con un alto nivel de “targeted” se dirige de manera precisa a un grupo demográfico o de interés particular