Aplicación de técnicas de clustering para el estudio sociosemiótico sobre géneros periodísticos en fanpages de Clarín y La Nación

• Autores: Raimondo Anselmino, Natalia; Rostagno, José Francisco; Cardoso, Ana Laura
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: CLUSTERING; ALGORITMOS; DISCURSOS; SEMIODATA
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Se presentan en este artículo los hallazgos obtenidos mediante la aplicación de técnicas de clustering provistas por la minería de texto sobre un corpus de posteos de las cuentas que los diarios argentinos Clarín y La Nación poseen en Facebook: @clarincom y @lanacion. Se trata de un acercamiento que, a modo de ensayo, pone a prueba la riqueza de los métodos computacionales para acompañar combinadamente el estudio sociosemiótico de las publicaciones que los periódicos realizaron en sus respectivas fanpages entre los años 2010 y 2017. El análisis planteado se efectuó sobre un conjunto de posteos clasificados como «Otros» en la variable género periodístico, la cual discrimina si el contenido al que el posteo reenvía es una noticia, un reportaje, una nota de opinión, etc. Se pretende, así, identificar la existencia, al interior de dicho conjunto, de agrupamientos de publicaciones con características comunes —ya sean éstas derivadas de regularidades temáticas, retóricas, enunciativas o de otra índole— no detectadas, previamente, durante la observación convencional. Todo ello en el marco de una investigación mayor, de tipo interdisciplinaria, orientada a producir conocimiento sobre la manera en que los medios indagados enuncian en la plataforma de Facebook y el tipo peculiar de vínculo que le proponen, allí, a sus usuarios-lectores-seguidores. Los resultados así obtenidos no sólo han permitido avanzar en la caracterización de posibles nuevas clases de textos, propias de la performance del discurso de los medios en la plataforma estudiada —que, de ahora en más, podrían sumarse a los moldes de previsibilidad social ya reconocidos—, sino además, identificar una falla en el diseño de los instrumentos creados, a priori, para la pesquisa en cuestión.
This paper presents the findings obtained through the application of clustering techniques provided by text mining on a corpus of posts from the accounts that the Argentine newspapers Clarín and La Nación have on Facebook: @clarincom and @lanacion. It is an approach that, by way of trial, test the wealth of computational methods to accompany in combination the socio-semiotic study of the publications that the newspapers made in their respective fanpages between 2010 and 2017. The proposed analysis was carried out on a set of posts classified as “Others” in the journalistic genre variable, which discriminates if the content to which the post forwards is news, a report, an opinion note, etc. Thus, it is intended to identify the existence, within said set, of groupings of publications with common characteristics —whether these are derived from thematic, rhetorical, enunciative or other regularities— not previously detected during conventional observation. All this within the framework of a larger, interdisciplinary investigation, aimed at producing knowledge about the way in which the investigated media enunciate on the Facebook platform and the peculiar type of link that they propose, there, to their users-readers-followers. The results thus obtained have not only made it possible to advance in the characterization of possible new classes of texts, typical of the performance of the media discourse in the studied platform —which, from now on, could be added to the already recognized social predictability molds— but also to identify a flaw in the design of the instruments created, a priori, for the research in question.
Fil: Raimondo Anselmino, Natalia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencia Política y Relaciones Internacionales; Argentina. Universidad Abierta Interamericana; 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