Programa del congreso

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Resumen de las sesiones
Sesión
GT36-SES02: Redes sociales virtuales
Hora:
Jueves, 30/06/2022:
16:00 - 17:30

Moderador/a: Verónica de Miguel Luken, Universidad de Málaga
Lugar: FCCTT/TS AULA -3.2

Facultades de Ciencias del Trabajo y Trabajo Social Edif. 11. FACULTAD DE CIENCIAS DEL TRABAJO PLANTA -3 SÓTANO TERCERO
Temas de la sesión:
GT 36 Redes Sociales

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Ponencias
GT 36 Redes Sociales

LAS CONEXIONES EN LA LUCHA POLÍTICO CULTURAL EN EL YOUTUBE ESPAÑOL

Isaac Ortiz-Castillo1, Carles Vañó-Agulló2

1Universidad de Valencia, España; 2Universidad de Alicante, España

La emergencia de las nuevas plataformas de comunicación digital en la vida cotidiana ha supuesto la necesidad de nuevas vías de interpretación en lo referente a los discursos políticos. Estos discursos se dispersan y adquieren nuevos matices debido a la intervención de nuevos actores que adquieren cierta legitimidad entre las comunidades de las plataformas digitales. Por este motivo, en este trabajo de análisis de redes se han estudiado las vinculaciones entre algunos de los principales youtubers españoles cuyo contenido temático gira principalmente en torno al comentario de la actualidad y la teoría política. El indicador relacional o punto de conexión básico ha sido la entrevista de un youtuber a otro, así como la participación en tertulias (ya sean vía stream o presenciales). Este hecho, o estar mínimamente conectado si el youtuber excede los 100.000 seguidores, constituye el principal criterio de selección para acceder a la red. A partir de aquí se ha establecido una categorización de los diferentes actores en función de su posición ideológica como: “anti-izquierda hegemónica”; “izquierda hegemónica”; “izquierda crítica” y “neutralidad”. De entre estas cuatro catalogaciones, los resultados arrojan la preeminencia de la primera postura, mejor trabada respecto a la segunda, también menos numerosa. La “izquierda crítica”, por su parte supone un punto de conexión importante entre las dos primeras posturas, a pesar de que incluso termina asociándose más con la primera, en términos de comunidad de red (cluster) que con la segunda.



GT 36 Redes Sociales

Señales de identidad grupal en redes sociales: el caso de la comunicación política online

Pedro Vivo Filardi, José Manuel Robles Morales

UCM, España

Según la hipótesis del cerebro social, el ser humano estaría capacitado para reconocer y relacionarse socialmente con un número limitado de individuos. Sin embargo, estas presuntas limitaciones cognitivas no han constituido un impedimento para el desarrollo de grandes redes sociales fundamentadas, en parte, en relaciones de confianza, cooperación y coordinación con extraños. Para que esto sea posible, es necesario un flujo de información sobre los individuos, generalmente en forma de etiquetas convencionales (un nombre, un ID, una pin de un partido político, etc.) que permiten un discernimiento positivo de bajo coste. La circulación de esta información está sujeta a la eventual divergencia de intereses individuales en el seno de las redes sociales. Por ello, los individuos expresan su identidad de forma selectiva, a menudo deshonestamente. Con frecuencia, hay incentivos para la señalización de la identidad, ya sea individual o social; en otros contextos, sin embargo, el ocultamiento o la señalización deshonesta puede reducir los costes asociados al reconocimiento. En la comunicación política online, sin las constricciones del encuentro cara a cara, los individuos pueden elaborar estratégicamente su presentación. Por estas razones, se espera que la estructura y dinámica de una red social online esté marcada por distintas distribuciones de señales de identidad, como reflejo de los incentivos y costes del reconocimiento individual y social. Los hallazgos podrían contribuir al estudio de la formación de las comunidades online y a la detección del comportamiento incívico o sensible.



GT 36 Redes Sociales

BOTS Y POLARIZACIÓN POLÍTICA EN TWITTER DURANTE EL ESTADO DE ALARMA EN ESPAÑA POR COVID-19

JUAN ANTONIO GUEVARA, JOSÉ MANUEL ROBLES, DANIEL GÓMEZ

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID, España

Escenarios de crisis como el presentado por el COVID-19 han planteado situaciones de riesgo donde los agentes políticos tienden a extremar su posicionamiento en la red a través de diversas estrategias, como el uso de bots. Estos actos no quedan exentos de repercusión, convirtiéndose en agentes de polarización política entre los usuarios de las redes sociales. Nuestro caso de estudio se centra en el Estado de Alarma impuesto por el gobierno de España, donde se descargaron 4 895 747 mensajes de Twitter en relación con la gestión de la pandemia por parte del gobierno. Los principales objetivos son: (1) la detección y medición de la polarización política, (2) la detección de bots políticos y su rol en la red y (3) detección de los principales temas de debate. Para cumplir con los objetivos, se aplicaron técnicas de Social Big Data Analysis, como algoritmos de aprendizaje automático para detectar el posicionamiento de los usuarios como “a favor” o “en contra” del gobierno – a través del cual se aplicó la medición de polarización ­­–, algoritmos de detección de bots o algoritmos de detección de topics. Entre los resultados encontrados cabe destacar los siguientes: (a) Se encontró una proporción significativa de bots en el debate digital, (b) se detectaron tres temáticas principales en torno a la cuales giraba el debate (sanidad, economía y política) y (c) altos niveles de polarización en Twitter, siendo los niveles de polarización más altos cuando el debate de los bots gira en torno a la política.



GT 36 Redes Sociales

Solidaridad y homofobia en Twitter a raíz del asesinato de Samuel Luiz: Discursos de apoyo y odio en línea en #justiciaparasamuel

Francisco Javier Santos Fernández, Estrella Gualda, Alba Taboada Villamarín, Carolina Rebollo Díaz

Universidad de Huelva, ESEIS/COIDESO, España

Esta comunicación aborda el caso de Samuel Luiz, un joven español de 24 años asesinado a raíz de una agresión homófoba y posterior abandono (omisión de socorro) la madrugada del 3 de julio de 2021 en La Coruña (Galicia). El crimen tuvo lugar durante la celebración de la Semana del Orgullo LGTBI, provocando una oleada de protestas y manifestaciones en varias ciudades de España encabezadas por diversas organizaciones, figuras públicas y líderes de los movimientos LGTBI. También se produjeron una serie de protestas en las redes sociales donde miles de usuarios difundieron el hashtag #justiciaparasamuel, convirtiéndolo en tendencia en nuestro país, lo que contribuyó a que este caso de delito de odio de naturaleza homófoba se convirtiera en uno de los más mediáticos de España. El objetivo de este trabajo ha sido identificar y estudiar los discursos de apoyo y odio homofóbicos en Twitter a raíz del caso de Samuel. Con este objeto se extrajo en julio de 2021, con apoyo de R (paquete rtweet), un conjunto de 343.780 tuits que contenían el hashtag #justificiaparasamuel. Posteriormente, los datos fueron procesados y analizados con apoyo de R y Python, con el fin de identificar los diferentes polos y argumentaciones de los discursos solidarios y homofóbicos que se encuentran al hilo de la reacción en Twitter referida al caso de Samuel.



GT 36 Redes Sociales

Las emociones en el contexto digital: una aproximación del “emotional affordance” en Twitter

Pol Comellas Sáenz1, Simone Belli2

1Universidad Complutense de Madrid; 2Universidad Complutense de Madrid

Una de las redes que mejor refleja el potencial comunicativo de los nuevos canales es Twitter. Como plataforma digital permite a los usuarios expresar sus opiniones, destacando sus preferencias e intenciones (Kaplan & Haenlein, 2010; Kapoor et al., 2018; Kietzmann, Hermkens, McCarthy, & Silvestre, 2011). A diferencia de otras redes sociales, el mensaje está limitado a 140 caracteres (Martínez, Valdívia, Ureña & Montejo, 2012) lo cual ha hecho de Twitter una herramienta popular para publicar comentarios cortos y en tiempo real, independientemente de la naturaleza del contenido (Kaplan y Haenlein, 2011).

Para el análisis de los tweets se ha hecho uso del software Atlas ti, mediante el cual se han extraído los tweets directamente utilizando los hashtags acompañados de las emociones básicas (Ekman, Friesen & Hagar, 1978). En un primer momento se ha realizado un análisis de los hashtags (Chal, 2015). Una vez extraídos y analizados, se ha hecho uso del análisis E-Motion (Dwivedi, Kahlon, Pathania & Sawhney, 2020) con el fin de clasificar los tweets en categorías generales.

Los resultados obtenidos indican que las características propias de la red (Martínez, Valdívia, Ureña & Montejo, 2012), permiten a los usuarios transmitir mensajes concretos y directos, facilitando así la comprensión del mensaje por parte de la audiencia. Por otro lado, cabe destacar que su uso no se limita únicamente al contexto personal, sino que algunas organizaciones hacen uso de la red para promocionar bienes y productos (Osterman, Thirunarayanan, Ferris, Pabon, Paul & Berger, 2012), ampliando el objetivo inicial de la red.



 
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