Martes, 18 de Mayo de 2021

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Un tuit con contenido político negativo aumenta la probabilidad de que se haga viral

Es la línea en la que se basa un estudio de la UJA sobre técnicas de inteligencia artificial para analizar publicaciones de usuarios de Twitter

Twitter, base del estudio que realiza la Universidad de Jaén.

Twitter, base del estudio que realiza la Universidad de Jaén. / ANDREW GOMBERT (EFE)

Un grupo de investigadores de la Universidad de Jaén han demostrado que cuanto más negativo es un tuit con contenido político, más probabilidades tiene de ser retuiteado. Es una de las conclusiones extraídas de un estudio llevado a cabo sobre un modelo matemático y aplicaron técnicas de inteligencia artificial basadas en Procesamiento del Lenguaje Natural con el objetivo de determinar la polaridad de los usuarios en torno al intento de referéndum por la autodeterminación de Cataluña del 1 de octubre de 2017.

El objetivo de este trabajo, titulado '¿Cómo afectan los sentimientos a la viralidad en Twitter?' y que ha sido publicado por la revista científica 'Royal Society Open Science', era comprobar si efectivamente el nivel de positividad o negatividad de las palabras de un tuit influyen en su viralidad, aplicando tal investigación a una situación política real.

María Teresa Martín Valdivia, catedrática de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UJA, y coautora del estudio, afirma que el tema político "está muy polarizado, lo estamos viendo con la campaña de las elecciones madrileñas. De hecho, estamos descargando tuits sobre ello para probar el modelo porque se aprecian mensajes cargados de negatividad y hasta discursos de odio".

El estudio está realizado también por los investigadores Salud María Jiménez Zafra, Antonio José Sáez Castillo y Antonio Conde Sánchez. Para ellos, otro factor relevante para analizar la viralidad "es que el usuario sea lo que se denomina influencer, es decir, que tenga un gran número de seguidores". Aplicando diferentes variables y según el modelo establecido logramos probar que cuantas más palabras negativas haya en el mensaje, mayor probabilidad existe de que el tuit sea retuiteado.

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