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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/66380

    Título
    Calisto, un software para la construcción del discurso polí­tico
    Autor
    Redondo García, Marta MaríaAutoridad UVA Orcid
    Calvo Miguel, DafneAutoridad UVA Orcid
    Díez Garrido, MaríaAutoridad UVA Orcid
    Año del Documento
    2017
    Documento Fuente
    Profesional de la información, 26(4), 756-764.
    Zusammenfassung
    Esta investigación aborda un aspecto hasta ahora no estudiado de la comunicación polí­tica en España como es la utilización de sistemas de minerí­a de datos (data mining) y aprendizaje automático (machine learning) en la construcción del discurso polí­tico. El texto detalla el potencial del programa Calisto diseñado e implantado por el Partido Popular (PP). Se trata de un asesor polí­tico digital que actualmente utilizan 7.500 cargos y militantes de esa formación. El programa rastrea la información presente en internet, le aplica una jerarquí­a de fuentes especialmente competentes y genera argumentos que el polí­tico puede utilizar en la construcción de su discurso. El artí­culo indaga en las prestaciones de esta herramienta y su capacidad para automatizar procesos que hasta ahora consumí­an grandes dosis de esfuerzo por parte de cargos y asesores, al tiempo que reflexiona sobre el modelo altamente controlado y uniformador que este tipo de sistema impone en el discurso público.
    Palabras Clave
    Ciberpolítica
    Minería de datos
    Machine learning
    Discurso político
    Partidos políticos
    Asesoría política
    Comunicación política
    Partido Popular
    PP
    Calisto
    España
    Revisión por pares
    SI
    DOI
    10.3145/epi.2017.jul.19
    Patrocinador
    La investigación se enmarca dentro del proyecto Las es-trategias de campaña online de los partidos políticos espa-ñoles: 2015-2016 (Ref. CSO2013-44446-R).
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/66380
    Tipo de versión
    info:eu-repo/semantics/publishedVersion
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • DEP099 - Artículos de revista [367]
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    Nombre:
    adminRECYT,+59534-179019-1-CE.pdf
    Tamaño:
    2.418Mb
    Formato:
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