Aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural en la comunicación política online y las redes sociales - Albanese, Federico (2024)
El presente trabajo doctoral examina las dinámicas de interacción en redes sociales y el impacto de los medios de comunicación en la formación y difusión de opiniones políticas. Utilizando técnicas de machine learning, procesamiento de lenguaje natural, análisis de grafos y estimación de impacto causal, esta investigación analiza datos de millones de usuarios y publicaciones provenientes de Twitter, Facebook, Instagram y Reddit. Hemos identificado cómo las estructuras de comunidades virtuales y los patrones de interacción contribuyen a fenómenos como la polarización política, la confirmación de sesgos y la formación de cámaras de eco. Además, hemos desarrollado una nueva metodología para la detección eficiente de tópicos en textos cortos, típicos de las redes sociales, que supera en rendimiento a las técnicas tradicionales en tareas como la detección no supervisada de tópicos y en sistemas de recomendación. Nuestros experimentos también muestran una relación causal significativa entre la cobertura mediática de ciertos temas y las variaciones en las encuestas de opinión pública durante procesos electorales. Los resultados indican que el impacto de estos temas en la opinión sobre candidatos políticos depende de su mera mención, independientemente del sesgo o sentimiento con el que se presenta el tema. Por otro lado, hemos examinado la interacción recíproca entre la agenda de temas utilizada por los medios y la utilizada por los usuarios de redes sociales, destacando cómo ambas se influencian mutuamente en la configuración de un discurso público. En términos del comportamiento de los usuarios, observamos diferencias significativas en cómo se reciben los mensajes de los políticos dependiendo de la plataforma, y cómo los usuarios cambian de comunidades políticas y de ideología cuando son ignorados dentro de una comunidad online. La presente tesis también analiza cómo la difusión de noticias con distintos sesgos políticos en comunidades cerradas refuerza la confirmación de sesgos, limita el debate de ideas diferentes y favorece la propagación de información falsa. Por último, se presenta un análisis adversarial de los sistemas de recomendación en redes sociales, mostrando la eficacia de algoritmos maliciosos como SAVAGE en escenarios donde los usuarios están distanciados dentro de la red, lo cual es crucial para entender cómo las recomendaciones de contenido pueden ser manipuladas en contextos políticos. Este estudio no solo busca ofrecer una visión clara de las interacciones en redes sociales y el impacto de los medios de comunicación en el debate político, sino que también sugiere enfoques para un análisis más efectivo y ético en la era digital.