Redefiniendo la configuración de la opinión pública en la era digital: análisis computacional de dinámicas mediáticas y sociales

Análise Computacional de Dinâmicas Midiáticas e Sociais

Resumen

Este estudio analiza la relevancia de las teorías clásicas de la comunicación ─agenda setting y representaciones sociales─ y destaca su vigencia en el comportamiento de audiencias masivas en el entorno digital. La investigación propone un enfoque metodológico basado en inferencia bayesiana, que permite cuantificar la propagación de la información y segmentar grupos de usuarios impactados por una campaña comunicativa específica. Este procedimiento se aplica al análisis computacional de 40 noticias y 61 840 tuits relacionados con un caso mediático controvertido. Se demuestra que los contenidos publicados en la prensa pueden catalizar discusiones digitales masivas, impulsar la difusión de narrativas sesgadas y condicionar la formación de comunidades de opinión. Los resultados evidencian el doble papel que desempeñan los medios y las plataformas digitales: por un lado, orientan la atención pública hacia determinados temas; por otro, amplifican su alcance y profundidad a través de la viralización. Esta dinámica facilita la formación de comunidades polarizadas, alimentadas por la sobreexposición a contenidos no verificados. El estudio subraya la urgencia de implementar estrategias y contramedidas eficaces para mitigar los efectos de la polarización mediática digital. En este sentido, propone herramientas analíticas para la detección de patrones de manipulación, la identificación de comunidades vulnerables y la promoción de una opinión pública más informada, crítica y participativa.