Modelos para el análisis de la polarización a través de PLN - Ortiz de Zárate, Juan Manuel (2024)
La polarización, entendida como la intensificación de contrastes ideológicos y sociales, ha emergido con fuerza como un tema central de preocupación en el ámbito político y académico desde el comienzo del siglo XXI. Varios países han evidenciado este fenómeno, especialmente con el ascenso de regímenes post neoliberales. Estas divisiones, en algunos casos, han despertado inquietudes sobre una posible erosión de la democracia, ya que se teme que algunas facciones puedan optar por estructuras no democráticas en lugar de ceder el poder a un grupo rival. Por otro lado, diversos trabajos de la literatura señalan una posible influencia de las redes sociales en la polarización. Estas plataformas, mediante su diseño y algoritmos de recomendación, podrían crear “cámaras de eco”, donde las opiniones se refuerzan mutuamente, lo que podría potenciar la división y el aislamiento ideológico. Resultando en un potencial aumento de conflictos y malentendidos entre diferentes grupos sociales y políticos. A su vez, otros estudios indican la dificultad de poder hacer este análisis causal al mismo tiempo que sugieren que los motivos de la polarización podrían ser multicausales o incluso ajenos a las redes sociales. Por ello, es necesario contar con nuevas herramientas para analizar mejor este fenómeno complejo y aprovechar la masividad de datos digitales que estas plataformas nos brindan. Los avances recientes en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), combinados con la digitalización de las discusiones a través de redes sociales, ofrecen un panorama prometedor para comprender y abordar la polarización desde una perspectiva computacional. Estas herramientas y técnicas avanzadas permiten un análisis más profundo de las conversaciones y discusiones, además nos brindan la oportunidad de diseñar intervenciones más informadas y efectivas, con el objetivo final de promover un mayor entendimiento y diálogo en nuestra sociedad contemporánea. En esta tesis, presento técnicas, modelos y herramientas innovadoras para analizar textualmente la polarización. Introduzco dos técnicas II únicas para cuantificar la polarización en discusiones basadas en el contenido de los posteos y las interacciones de los usuarios. Estas técnicas demuestran una eficiencia y precisión superiores a los métodos previos [83]. También, las aplico en un estudio comparativo entre EEUU y Argentina 5.1, para evaluar su efectividad en diferentes contextos culturales y políticos. Sin embargo, también existen usuarios que, aunque se encuentran en contextos polarizados, no se alinean estrictamente con ninguno de los principales grupos y actúan como “puentes”de entendimiento. Aplicando variantes de las técnicas de cuantificación sobre focus groups 7, identifico que estos usuarios alternan posturas según el tema y, basándome en un análisis cualitativo realizado junto a un grupo de sociólogos, determinamos que buscan una perspectiva más reflexiva y pluralista sobre los temas. Uno de los sectores más relevante en los contextos de polarización está dado por la clase política. Es por eso que también analizo 7.7 el comportamiento de los políticos en las principales redes sociales, destacando las diferencias de interacción y discusión entre Oficialismo y Oposición en Argentina, cómo utilizan distintas estrategias de comunicación dependiendo de la red social y evidenciando la relación entre toxicidad y repercusión en plataformas como Twitter. Si bien la polarización se basa en dos grandes grupos antagónicos, dentro de cada polo, existen matices ideológicos. Para analizar con mas precisión esto, desarrollo una técnica 8.4 para asignar puntajes a textos basándose en su inclinación ideológica. Encuentro una alta correlación entre nuestros resultados y los obtenidos por métodos previos [204] donde se utilizaron las interacciones. Además comparo la eficacia de dos tipos de embeddings, utilizando Fasttext y un modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), donde el último demostró ser superior. Nuestro método, al centrarse en el texto, ofrece una flexibilidad significativamente mayor al de las interacciones, permitiendo evaluar cualquier conjunto textual en varios espectros ideológicos, como posturas sobre el aborto o economía. Esta técnica aporta una nueva dimensión al análisis de polarización. Los LLMs están ganando terreno en aplicaciones, a menudo proporcionando opiniones subjetivas en sus respuestas, como se observa en ejemplos de DeepMind y Anthropic. En el último capítulo de mi tesis IV, utilizando la encuesta Latinobarómetro 2020 sobre la población argentina, examino tres LLMs (GPT, Cohere, Bard) y su alineación con las respuestas de la encuesta. Descubro que los LLMs reflejan opiniones del sector más masculinizado y politizado de Argentina, con Bard y GPT inclinándose hacia la población educada y adulta, y GPT mostrando afinidad con posturas de derecha. Estos hallazgos enfatizan la necesidad de ser conscientes de las inclinaciones de estos modelos al considerar sus opiniones en temas controvertidos o subjetivos. En esta tesis, presento técnicas computacionales innovadoras para analizar la polarización, colaborando estrechamente con expertos en ciencias sociales para validar nuestras herramientas. Concluyo que la polarización está fuertemente ligada al lenguaje, permitiéndonos cuantificarla y tomar medidas para abordarla. Mientras que algunos actores mantienen posturas ambivalentes, otros, como los políticos, adaptan sus estrategias según el público. También destacamos que las inteligencias artificiales, como los chatbots, presentan inclinaciones en debates contemporáneos, lo que subraya la necesidad de estar informados sobre sus posiciones.