To bot or not to bot?: Un acercamiento a Twitter durante los alegatos contra Cristina Fernández de Kirchner (Argentina)

• Autores: Gindin, Irene Lis; Rostagno, José Francisco; Cardoso, Ana Laura
• Año de publicación: 2023
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: SEMIODATA; TWITTER; BOT; SENTIDO; CIRCULACIÓN
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

El trabajo analiza, desde la perspectiva de la semiodata y la semiótica de las mediatizaciones, la circulación de sentido en torno a un acontecimiento de suma relevancia política para Argentina: los alegatos en una de las causas de corrupción contra la actual vicepresidenta Cristina Fernández de Kirchner –causa comúnmente conocida como “Vialidad”–. Con el fin de describir dicho flujo de sentido, analizamos los intercambios producidos en la plataforma mediática Twitter. ¿Qué flujos y contraflujos podemos observar en Twitter? ¿Cuáles fueron los hashtags preponderantes? ¿Qué papel cumplen, en estos casos, las cuentas falsas? El estudio se realizó a partir de la recolección de los tweets producidos en Argentina desde el 27 de julio al 23 de agosto de 2022, período en el que se desarrollaron las audiencias acusatorias. Dicha recolección se llevó a cabo a partir de ciertas palabras clave y hashtags preseleccionados, tarea que se efectuó mediante un pequeño script utilizando el lenguaje de programación Python en conjunto con la librería de software libre denominada Tweepy, que permite conectarse a Twitter y escuchar en tiempo real los tweets publicados. Los resultados a los que arribamos nos llevaron a la utilización de un modelo que pudiera identificar cuentas falsas y nos permitiera conocer el impacto que las mismas tuvieron en la discusión pública.
The article analyzes, from the perspective of semiodata and the semiotics of mediations, the circulation of meaning around an event of great political relevance for Argentina: the allegations in one of the corruption cases against the current vice president Cristina Fernández de Kirchner –cause commonly known as “Roads” or “Public Works”–. With the aim of describing this flow of meaning, we analyze the exchanges produced on the Twitter media platform. What flows and counterflows can we observe on Twitter? What were the prevailing hashtags? What role do fake accounts play in these cases? The study was carried out based on the collection of tweets produced in Argentina from July 27 to August 23, 2022, period in which the accusatory hearings took place. The recollection was carried out from certain preselected keywords and hashtags, a task that was carried out by means of a small script using the Python programming language in conjunction with the free software library called Tweepy, which allows you to connect to Twitter and listen to the posted tweets in real time. The results we arrived at led us to use a model that could identify fake accounts and allow us to know the impact they had on public discussion.
O artigo analisa, desde a perspectiva dos semiodata e da semiótica das midiatizações, a circulação de sentido em torno de um acontecimento de grande relevância política para a Argentina: as denúncias em um dos casos de corrupção contra a atual vice-presidente Cristina Fernández de Kirchner –causa comumente conhecidas como “Vialidad” ou “Obra Pública”–. Para descrever esse fluxo de sentido, analisamos as trocas produzidas na plataforma de mídia Twitter. Que fluxos e contrafluxos podemos observar no Twitter? Quais eram as hashtags predominantes? Qual é a função das contas falsas nesses casos? O estudo foi realizado com base na coleta de tweets produzidos na Argentina de 27 de julho a 23 de agosto de 2022, período em que ocorreram as audiências acusatórias. Essa coleta foi realizada a partir de algumas palavras-chave e hashtags pré-selecionadas, tarefa realizada por meio de um pequeno script usando a linguagem de programação Python em conjunto com a biblioteca de software livre chamada Tweepy, que permite conectar-se ao Twitter e ouvir em tempo real os tweets postados. Os resultados obtidos nos levaram a usar um modelo que pudesse identificar contas falsas e nos permitisse conhecer o impacto que elas tiveram na discussão pública.
Fil: Gindin, Irene Lis. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Políticas y Relaciones Internacionales. Instituto de Investigaciones. Centro de Investigaciones en Mediatizaciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina
Fil: Rostagno, José Francisco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina
Fil: Cardoso, Ana Laura. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina