REDES SOCIALES

¿Cuáles fueron los días "más negativos" y "más positivos" en Twitter en los últimos seis meses?

Plataforma uruguaya analiza los sentimientos implícitos en los mensajes escritos por los usuarios en esa red social

Trump acusó a Twitter de censura y de tomar “decisiones editoriales”. Foto: AFP
Trump acusó a Twitter de censura y de tomar “decisiones editoriales”. Foto: AFP

Se habla de Twitter como la red social del odio. Y basta con una lectura rápida para ver que allí abundan lo que parece ser sentimientos negativos: la rabia, la crítica negativa, el rechazo. ¿Pero hay lugar para el agradecimiento, las felicitaciones o el compañerismo? Felipe Pelzel, director de WILD Fi, y Nicolás Fornasari, data scientist de Alphalabs, crearon un “termómetro social” que permite entender el estado anímico de las conversaciones de una comunidad en particular.

Y, antes de desmenuzarlo, hay que dar una buena noticia: por lo menos en los últimos seis meses –periodo de prueba de la primera versión del sistema– el indicador registró “un porcentaje mayor de sentimientos positivos”.

La plataforma que fue entrenada mediante varios algoritmos de machine learning que analizan el texto de cada tuit y determinan si su sentimiento implícito es positivo, negativo o neutral, determinó los tres días más positivos o “felices” y los cuatro días más “negativos” o “tristes” del periodo estudiado.

Empecemos por los malos. El día que concentró más tuits con “sentimientos negativos” en el texto, uso de hashtags y palabras claves fue el 9 de setiembre, un fenómeno que se extendió en los siguientes. Fue cuando se dio a conocer que la Cámara de Senadores posponía la votación por el desafuero de Guido Manini Ríos.

La herramienta incluye la visualización interactiva y en tiempo real de detección de comunidades. Es decir, el algoritmo agrupa las interacciones sobre un mismo tema en un plazo determinado y es posible identificar los usuarios que lideran la conversación, ya sea de forma positiva o negativa.

En este caso, el termómetro social de WILD Fi y Alphalabs representó dos grandes comunidades totalmente polarizadas mucho más grandes que la que se analizaron por otros eventos políticos o sociales.

Otro día negativo en Twitter fue el 20 de octubre. El ánimo lo provocó la eliminación de Peñarol de la Conmebol Libertadores 2020. También lo fue el 2 de noviembre por los incidentes que se produjeron entre personas que se encontraban en la plaza Líber Seregni y efectivos policiales. Otro día con carga negativa fue el 6 de enero de 2021 cuando el país registró un récord de casos activos de COVID-19.

Llama la atención de que el fallecimiento del expresidente Tabaré Vázquez el 6 de diciembre no haya entrado en el listado de los principales días que tiñeron a Twitter de un estado de ánimo negativo que, según apuntó Fornasari, incluyen demostraciones de “tristeza, rabia o crítica”.

Así lo explicó: “Podríamos pensar a priori que el día de la muerte de Tabaré iba a ser un día cargado de sentimientos negativos pero hubo tantos mensajes de apoyo y a favor que no hubo un movimiento muy fuerte de la balanza”.

Entre los días que Twitter fue más positivo que nunca en los últimos seis meses se destacaron Navidad y Año Nuevo. Le siguió el Día del Periodista el 23 de octubre y la final del programa de televisión GOT Talent el 8 de diciembre.

Entre los días que Twitter fue más positivo que nunca en los últimos seis meses se destacaron Navidad y Año Nuevo. Le siguió el Día del Periodista el 23 de octubre y la final del programa de televisión GOT Talent el 8 de diciembre. “Los hashtags relativos a GOT Talent fueron los más mencionados en los seis meses”, apuntó Fornasari.

Esta información puede ser utilizada, a juicio de Pelzel, por tres grandes sectores: el público o gubernamental, empresas en general y las agencias de publicidad. El objetivo es “entender mejor a las personas” y, por ejemplo, eso es útil a la hora de comunicar o lanzar campañas.

El País y la empresa IGV también aplican inteligencia artificial para analizar miles de posteos públicos en Twitter. Así se ha relevado información durante la emergencia sanitaria y las últimas jornadas electorales. La clasificación de los tuits se analiza con este criterio: positivo (esperanza, humor, ánimo, solidaridad), negativo (impotencia, angustia, miedo, quejas) y neutro (un tuit informativo, por ejemplo).

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