La minería de opinión para el análisis del discurso de odio en las redes sociales / Opinion mining for the analysis of hate speech in social networks Un estudio de caso sobre Paulo Freire en YouTube durante el periodo 2007-2019 / A case study on Paulo Freire on YouTube during the period 2007-2019

Contenido principal del artículo

Resumen

Este trabajo indaga algunas de las posibilidades de los estudios de minería de opinión, o análisis de sentimientos, en materiales audiovisuales presentes en Internet. A partir de los comentarios realizados en YouTube a una entrevista a Paulo Freire, hemos podido extraer tendencias y pautas de una serie histórica de comentarios entre el periodo 2007-2019. Gracias al uso de algunos paquetes de R y al análisis de las métricas proporcionadas por YouTube, ha sido posible comprobar que los comentarios seguían una tendencia que coincidía claramente con momentos políticos clave en Brasil. Los comentarios estaban influidos por grupos de opinión que buscaban desestabilizar y despreciar cualquier elemento contrario a sus ideas.

Palabras clave
Paulo Freire, Opinion Mining, Sentiment Analysis, Social Networks, YouTube Analytics Paulo Freire, minería de opinión, análisis de sentimientos, redes sociales, YouTube Analytics

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Cómo citar
Busón Buesa, C. (2020). La minería de opinión para el análisis del discurso de odio en las redes sociales / Opinion mining for the analysis of hate speech in social networks: Un estudio de caso sobre Paulo Freire en YouTube durante el periodo 2007-2019 / A case study on Paulo Freire on YouTube during the period 2007-2019. Commons. Revista De Comunicación Y Ciudadanía Digital, 9(1), 119-159. Recuperado a partir de https://revistas.uca.es/index.php/cayp/article/view/5482
Sección
Artículos
Biografía del autor/a

Carlos Busón Buesa

Licenciado en Ciencias Geológicas con maestría (1990, Universidad Complutense de Madrid, España). Estudios en profundidad en Geografía Humana y Económica, Diploma de Estudios Avanzados (DEA) (2003, 2007, Universidad de Educación a Distancia-UNED, España). Especializaciones en Software Libre (2007, UNED), Análisis de Medios (2007, UNED), Sistemas de Comunicación Interactiva (2008, UNED) y Tecnologías Integradas y Sociedad del Conocimiento (2008, UNED). Máster en Comunicación y Educación en Redes (2010, UNED). Área Europea de Educación Superior-EEES. Doctorado en Comunicación y Educación en Entornos Digitales (2011, UNED, EEES). Ha sido profesor de educación secundaria y superior, y de cursos profesionales. Investigación y desarrollo de materiales educativos transmedia en el Centro de Medios Audiovisuales de la UNED (CEMAV). Estancia de investigación postdoctoral del PNPD/ CAPES en Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul (UEMS) en el área de Desarrollo Regional y Sistemas Productivos con el proyecto “Caminho para os Ervais y el paisaje cultural Ervateiro”. Actualmente adscrito como investigador del CNPq para dichos proyectos. Además, es profesor de programas de maestría en España, México y Colombia.

Citas

ARCILA-CALDERÓN, C.; BARBOSA-CARO, E. & CABEZUELO-LORENZO, F. (2016). Técnicas big data: análisis de textos a gran escala para la investigación científica y periodística. El profesional de la información, 25(4), 623-631. DOI: http://dx.doi.org/10.3145/epi.2016.jul.12

ARDÈVOL, E. & SAN CORNELIO, G. (2007). Si quieres vernos en acción: YouTube.com. Prácticas mediáticas y autoproducción en Internet. Revista Chilena de Antropología Visual, 10(3), 1-29.

ARENDT, H. (1974). Los orígenes del totalitarismo. Madrid: Taurus.

ARENDT, H. (1999). Eichmann en Jerusalén. Un estudio sobre la banalidad del mal. Barcelona: Lumen.

BAÑUELOS, J. (2009). YouTube como plataforma de la sociedad del espectáculo. Razón y Palabra, 66. Recuperado de: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=199520908014

BARROS, S. & CARREIRO, R. (2015). A discussão pública e as redes sociais online: os comentários de noticias no Facebook. Revista Fronteiras –estudos midiáticos, 17(2), 175-185. Recuperado de: http://revistas.unisinos.br/index.php/fronteiras/article/view/fem.2015.172.05

BAVIERA, T. (2017). Técnicas para el Análisis de Sentimiento en Twitter: Aprendizaje Automático Supervisado y SentiStrength. Revista Dígitos 1(3), 33-50. Recuperado de: https://revistadigitos.com/index.php/digitos/article/view/74

BISHOP, J. (2014). Representations of ‘trolls’ in mass media communication: a review of media-texts and moral panics relating to ‘internet trolling’. International Journal of Web Based Communities, 10(1), 7-24.

BUCKELS, E. E., TRAPNELL, P. D. & PAULHUS, D. L. (2014). Trolls just want to have fun. Personality and individual Differences, 67, 97-102.

CARVALHO, C. (2016). Banalidade do mal em comentários de leitores na internet e a disseminação da intolerância. E-Compós, 19(2), 1-18. DOI: https://doi.org/10.30962/ec.v19i2.1246.

CERVIL, E; CAVASSANA F. & MASSUCHIN, M. (2018). Radicalización y alejamiento entre representantes y representados en las redes sociales digitales: un estudio sobre el caso de la muerte de Fidel Castro. Razón y Palabra, 22(103), 353-384.

CONGOSTO, M. L.; FERNÁNDEZ, M. & MORO-EGIDO, E. (2011). Twitter y política: información, opinión y ¿predicción? Recuperado de: https://e-archivo.uc3m.es/bitstream/handle/10016/21631/twittercongostoEVOCA2011.pdf

CUNHA, D. (2013). Violência verbal nos comentários de leitores publicados em sites de notícia. Calidoscopio, 11(3), 241-249. Recuperado de: http://revistas.unisinos.br/index.php/calidoscopio/article/view/cld.2013.113.02

DANG-XUAN, L.; STIEGLITZ, S.; WLADARSCH, J. & NEUBERGER, C. (2013). An Investigation of Influentials and the Role of Sentiment in Political Communication on Twitter During Election Periods. Information, Communication & Society, 16(5), 795-825.

DÍAZ-GARCÍA, J.; MARTIN-BAUTISTA, M. & RUIZ, M. (2018). Minería de Opinión No Supervisada en Twitter. En F. HERRERA et al. (Eds.), XVIII Conferencia Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018) (pp. 1023-1028).

FERNÁNDEZ, J.; GUTIÉRREZ, Y.; GÓMEZ, J. M. & MARTÍNEZ-BARCO, P. (2015). Social Rankings: análisis visual de sentimientos en redes sociales. Procesamiento del Lenguaje Natural, 55, 199-202. Recuperado de: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=515751524028

FREIRE, P. (1969). La educación como práctica de la libertad. Buenos Aires: Siglo XXI.

FREIRE, P. (1989). A importância do ato de ler: em três artigos que se completam. São Paulo: Autores Associados: Cortez.

FREIRE, P. (1994). Cartas a quien pretende enseñar. Siglo XXI: Buenos Aires.

FREIRE, P. (2004). Pedagogía da autonomía. Saberes necesarios para la práctica educativa. Sao Paulo: Paz e terra.

FREIRE, P. (2005). Pedagogía del oprimido. Buenos Aires: Siglo XXI.

FREIRE, P. (2012). Pedagogía de la indignación: cartas pedagógicas en un mundo revuelto. Buenos Aires: Siglo XXI.

FROMM, E. (1971). El miedo a la libertad. Buenos Aires: Paidos.

HANGYA, V.; BEREND, G. & FARKAS, R. (2013). Sentiment Detection on Twitter Messages. Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM), Volume 2: Proceedings of the Seventh International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2013) (pp. 549-553). Atlanta: Association for Computational Linguistics. Recuperado de: http://www.cs.york.ac.uk/semeval-2013/accepted/102Paper.pdf

HENRÍQUEZ-MIRANDA, C. N.; GUZMÁN LUNA, J. A. & SALCEDO, D. (2016). Minería de opiniones basado en la adaptación al español de ANEW sobre opiniones acerca de hoteles. Procesamiento de Lenguaje Natural, 56, 25-32.

HOFFMAN, D. S. (1996). The web of hate: Extremists exploit the internet. New York: Anti-Defamation League.

IBGE (2019). Desigualdades Sociais por Cor ou Raça no Brasil. Estudos e Pesquisas. Informação Demográfica e Socioeconômica, 41. Recuperado de: https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv101681informativo. pdf

IPL (2016). Retratos da leitura no Brasil 4 (org. Zoara Failla). Rio de Janeiro: Sextante.

JARAMILLO VALBUENA, S., CARDONA, S. & FERNÁNDEZ, A. (2015). Minería de datos sobre streams de redes sociales, una herramienta al servicio de la Bibliotecnología. Información, cultura y sociedad, 33, 63-74. Recuperado de: https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/5988851.pdf

JOYANES AGUILAR, L. (2013). Big Data. Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. Madrid: Alfaomega.

LANIER, J. (2010). You are not a gadget: A manifesto. New York: Alfred A. Knopf.

LEÃO, E. & MUÑOZ PALAFOX, G. H. (2008). Paulo Freire: Análise da Relação Opressor-Oprimido na sua Pedagogia da Libertação. Revista De Educação Popular, 3(1). Recuperado de http://www.seer.ufu.br/index.php/reveducpop/article/view/20006

LEVALLOIS, C. (2013). Umigon: Sentiment Analysis for Tweets based on Lexicons and Heuristics. SEM 2013 - 2nd Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (pp. 414-417). Recuperado de: http://www.cs.york.ac.uk/semeval-2013/accepted/27Paper.pdf

LIU, B. (2007). Web Data Mining. Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. Berlin, Heidelberg: Springer.

MACHADO, C., KIRA, B., HIRSCH, G., MARCHAL, N., KOLLANYI, B., HOWARD, P. N., ... & BARASH, V. (2018). News and political information consumption in Brazil: Mapping the first round of the 2018 Brazilian presidential election on Twitter. Oxford Internet Institute, Data Memo 2018.4., UK: Project on Computational Propaganda.

MENDOZA-VEGA, J. B. (2018). Análisis de sentimientos con R - Léxico Afinn. Recuperado de: http://rpubs.com/jboscomendoza/analisissentimientoslexicoafinn

POLAND, B. (2016). Haters: Harassment, Abuse, and Violence Online. Lincoln, NE: University of Nebraska Press.

REAGLE, J. (2015). Reading the Comments: Likers, Haters, and Manipulators at the Bottom of the Web. Cambridge, MA: MIT Press.

SADER, E. (org.). (2013). 10 anos de governos pós-neoliberais no Brasil: Lula e Dilma - São Paulo, SP: Boitempo; Rio de Janeiro: FLACSO Brasil.

SADER, E. (2019). Lula e a esquerda do século XXI. Rio de Janeiro: Laboratório de Políticas Públicas/UERJ.

SÁNCHEZ, S. (1973). Freire, una pedagogía para el adulto. Madrid: Zero.

SANZÓN, Y. M.; VILARIÑO, D.; SOMODEVILLA, M. J.; ZEPEDA, C. & TOVAR, M. (2015). Modelos para detectar la polaridad de los mensajes en redes sociales. Research in Computing Science, 99, 29-42. Recuperado de: https://pdfs.semanticscholar.org/5867/3de0fc6137a7ae9909680563acefc6209169.pdf

SERRANO-BARQUÍN, R. C. & RUIZ-SERRANO, E. (2013). Violencia simbólica en Internet. Ra Ximhai, 9(3), 121-139.

SOUZA, J. (2009). A ralé brasileira: quem é e como vive. Belo Horizonte: UFMG.

SOUZA, J. (2015). A tolice da inteligência brasileira: ou como o país se deixa manipular pela elite. São Paulo: Leya. SOUZA, J. (2016). A radiografia do Golpe: Entenda como e por que você foi enganado. Rio de Janeiro: Leya.

SOUZA, J. (2017). A elite do atraso: Da escravidão à Lava Jato. Rio de Janeiro: Leya.

SOUZA, J. (2018). Subcidadania brasileira: Para entender o pais além do jeitinho brasileiro. São Paulo: Leya.

STANLEY, J. (2019). El discurso fascista. Recuperado de: https://www.nexos.com.mx/?p=41393

SNYDER, B. & BARZILAY, R. (2007). Multiple aspect ranking using the good grief algorithm. In Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics; Proceedings of the Main Conference (pp. 300-307). New York: Association for Computational Linguistics.

TATAGIBA, L. & GALVÃO, A. (2019). Os protestos no Brasil em tempos de crise (2011-2016). Opinião Pública, 25(1), 63-96. DOI: https://doi.org/10.1590/1807-0191201925163

TORRES SAMBONI, L. A. (2016). Análisis de sentimientos sobre el pos-conflicto colombiano utilizando herramientas de minería de texto. Trabajo de grado – Maestría. Recuperado de: https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/403

TURNEY, P (2002). Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews. Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 417-424). Recuperado de: arXiv:cs.LG/0212032.

VILARES, D.; THELWALL, M. & ALONSO, M. A. (2015). The megaphone of the people? Spanish SentiStrength for real-time analysis of political tweets. Journal of Information Science, 41(6), 799–813. DOI: https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0165551515598926

WEISS, S. (2005). Text Mining. Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information. Berlin, Heidelberg: Springer.

WU, D., HOU, Y.T., ZHU, W., ZHANG, Y.Q. & PEHA, J.M. (2001). Streaming video over the Internet: approaches and directions. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 11(3), 282-300. Recuperado de: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/911156