Resumen:
En esta tesis estudiamos la emergencia de polarización en debates relacionados con el cambio climático en Twitter. Para esto, implementamos un modelo que permite cuantificar el grado de polarización de una discusión en función de las interacciones entre usuarios y un grupo de influencers. Este modelo, que se conoce como “Latent Ideology”, condensa la información de la red de interacciones entre usuarios e influencers en un espacio de dimensión inferior, el “Espacio Latente”. Específicamente, trabajaremos condensando información de interacciones en redes de retweets a un espacio unidimensional. Cada elemento de este espacio unidimensional es un “score” asociado a cada usuario involucrado. Usuarios con score similar comparten interacciones con un grupo común de influencers (y por lo tanto podemos decir que tienen una ideología similar) y usuarios con scores opuestos no comparten interacciones con el mismo grupo de influencers. En particular, nuestro objeto de estudio son las discusiones sociales en relación con las conferencias anuales sobre el cambio climático, las Conference of the Parties o, simplemente, COP. En concreto, trabajaremos con dos conferencias en particular, la COP21 (2015) y la COP26 (2020) pues son las más relevantes de los últimos años. Dentro del debate en Twitter en torno a estas conferencias, pudimos aislar un debate ambientalista a partir del filtrado de usuarios específicos y la aplicación iterativa del modelo. En la distribución de scores de los usuarios de la discusión ambientalista observamos 2 subgrupos de usuarios bien definidos. Tras el análisis de los tweets asociados a cada subgrupo, identificamos un subgrupo mayoritario con una postura más tradicional respecto al cambio climático y un subgrupo conformado por menos cantidad de usuarios con una postura mas crítica hacia las políticas ambientalistas para hacer frente a los problemas climáticos. También, analizando las redes de retweets, identificamos la formación de cámaras de eco en la discusión en términos del score de Latent Ideology: usuarios que pertenecen a uno de los subgrupos mencionados tienden a interactuar principalmente con usuarios que pertenecen al mismo subgrupo. Por último, estudiamos la posible existencia de una correlación entre el score de los usuarios y la filiación política de cada uno a partir de la presencia de políticos identificados en los grupos de influencers mayoritarios y minoritarios. Dicha correlación no fue encontrada en el dataset analizado.
Citación:
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Moss, Federico. (2023). Análisis de polarización en redes sociales sobre temas afines al cambio climático. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000169_Moss
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Moss, Federico. "Análisis de polarización en redes sociales sobre temas afines al cambio climático". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2023.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000169_Moss
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