RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Inteligencia Artificial y análisis de la toxicidad en X. El caso de la campaña electoral municipal de Valladolid de 2023
A1 Álvarez Núñez, Francisco Javier
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Filosofía y Letras
K1 Comunicación política
K1 Inteligencia artificial
K1 X
K1 Twitter
K1 Elecciones municipales
K1 Campaña electoral
K1 Political communication
K1 Artificial intelligence
K1 Local elections
K1 Electoral campaign
K1 5506.11 Historia del Periodismo
AB En sus orígenes, las redes sociales fueron concebidas como espacios destinados a facilitar el debate público y la participación ciudadana. Sin embargo, estas plataformas tienden a amplificar la toxicidad y, en consecuencia, la polarización. En este contexto, partidos políticos y candidatos recurren a mensajes emocionales y polarizadores como parte de sus estrategias. Esta investigación explora la toxicidad en redes sociales en el ámbito municipal mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial aplicables en el estudio académico, un incipiente campo de investigación en comunicación política.El objetivo del presente trabajo es analizar la conversación en X (antes Twitter) durante la campaña electoral de las elecciones municipales en Valladolid 2023. Para ello, se ha aplicado el método del análisis de contenido apoyado en sistemas de inteligencia artificial sobre un corpus compuesto por las publicaciones en X de los principales partidos políticos, sus candidatos y las respuestas de los usuarios entre el 12 y 26 de mayo de 2023 (n=4.937). Los resultados evidencian que las respuestas de los usuarios presentan un nivel de toxicidad superior al de las publicaciones originales de candidatos y partidos políticos, además de revelar que los mensajes más tóxicos tienden a obtener un mayor número de interacciones.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79980
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79980
LA spa
NO Departamento de Historia Moderna, Contemporánea, de América y Periodismo
DS UVaDOC
RD 07-dic-2025