Los profesores Alejandro Martín del Campo, del Tec de Monterrey, y Zhouhan Chen, de la Universidad de Nueva York (NYU), desarrollaron una plataforma que recaba y analiza datos de redes sociales sobre candidatos de elección popular.
"Monitoreo de la conversación digital y análisis de sentimientos en multiplataformas en contextos electorales", es el nombre del proyecto que analiza la información que se publica en las Twitter, Facebook, Instagram, y YouTube.
“Es la combinación de saber cómo pasa la narrativa y la desinformación de una plataforma a otra y cómo se expande. Es complejo, porque las dinámicas son muy distintas y sabemos que la información falsa prolifera en tiempos electorales”, dijo Martín Del Campo.
“Estamos construyendo este rastreador de información tecnológica basado en inteligencia artificial, que es un sistema para recopilar datos de redes sociales de diferentes plataformas”, explicó Zhouhan Chen.
Los investigadores señalaron que se tienen diferentes algoritmos para el análisis, que finalmente se visualiza en un sitio web para dar información a periodistas e investigadores.
¿Cómo funciona este proyecto?
Los profesores del Tec y NYU se pusieron en contacto para desarrollar este proyecto.
Zhouhan Chen ha trabajado por varios años desarrollando diferentes herramientas y a través de interfaz de programación de aplicaciones (API, por sus siglas en inglés) se recolecta la información para ponerla al servicio de los investigadores.
“Durante años desarrollé diferentes tipos de herramientas de recopilación de datos y también tuve acceso a algunas API para esas plataformas a la que los investigadores pueden acceder, así es como pude obtener datos de diferentes plataformas.
“El desafío es la plataforma, como Twitter. Por ejemplo, ha estado cambiando sus reglas todo el tiempo, y eso representa un gran desafío porque cambia sus reglas y entonces tenemos que ser muy ágiles y adaptarnos al cambio de plataforma”, explicó Zhouhan.
En este proyecto se miden las interacciones, el análisis de sentimientos (positivo, negativo, neutro), actores principales, nubes de palabras y un análisis de redes.
Este proyecto es una colaboración entre el equipo de Information Tracer y la Escuela de Humanidades y Educación del Tecnológico de Monterrey.
También colaboraron en el proyecto Yuqing Cui y Shiqi Yang, del NYU.
“Es la combinación de saber cómo pasa la narrativa y la desinformación de una plataforma a otra y cómo se expande”.- Alejandro Martín Del Campo
Primera prueba: elecciones en Coahuila
Los profesores explicaron que hicieron un primer ejercicio con las próximas elecciones a gobernador de Coahuila a realizarse el 4 de junio.
“Esto es como un primer ejemplo, un primer ejercicio de cómo podemos empezar a explorar e investigar multiplataformas", explicó el profesor del Tec.
“En el caso de Coahuila, se sacó la información de los candidatos y ya la gente podía consultar qué había detrás de cada uno”, agregó.
En el sitio web, los investigadores o periodistas pueden encontrar gráficas con la información de los cuatro candidatos:
- Armando Guadiana, candidato de Morena.
- Lenin Pérez, candidato de Unión Democrática de Coahuila y Verde Ecologista de México.
- Manolo Jiménez, candidato de la coalición PRI-PAN-PRD.
- Ricardo Mejía, candidato del PT.
“Así que hay cuatro candidatos actualmente en Coahuila y usamos el rastreador de información para buscar publicaciones con respecto a cada candidato y luego generamos visualizaciones para comparar la popularidad de esos candidatos en las redes sociales.
“Así como los sentimientos hacia esos candidatos y diferentes narrativas. Así que hay mucha información y esperamos que sea útil para los estudiantes aquí que están estudiando de periodismo y también para los periodistas que cubren la campaña electoral”, explicó Zhouhan.
La meta de los profesores es brindar, a través de la plataforma, información relacionada con las elecciones presidenciales en México a realizarse en el 2024.
LEE TAMBIÉN: