#Tarifazo. Medios tradicionales y fusión de agenda en redes sociales

Abstract

<jats:p>&lt;p class="Default"&gt;&lt;span&gt;En este artículo analizamos la relación entre medios tra­dicionales, redes sociales y establecimiento de agenda. El modelo de fusión de agendas es consistente con la conformación de burbujas de información, aunque no logra explicar cómo se configura la agenda cuando los usuarios pueden activamente publicar y propagar con­tenidos que les interesan. Nuestro modelo indaga sobre la decisión de los usuarios de promover contenidos con los cuales tienen afinidad cognitiva, en base a la red del #Tarifazo argentino. Medimos la propensión de los usua­rios virtuales a difundir contenidos consistentes con sus creencias políticas, y enlaces a medios tradicionales y no tradicionales, y el tiempo que demoraron en retuitear un mensaje (latencia) en función de los &lt;em&gt;links &lt;/em&gt;a medios tra­dicionales incluidos en dichos posteos. Los hallazgos al­canzados indican que los mensajes se propagan con dis­tinta velocidad en la red, dependiendo de la congruencia o disonancia cognitiva existente entre usuarios y de estos para con los mensajes publicados. Concluimos que las comunidades de usuarios construyen agendas colecti­vas y limitan, de esta forma, la capacidad de los medios masivos de establecer la agenda pública de manera gene­ralizada y homogénea.&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;</jats:p>

La Transmisión Digital De Las Agendas Políticas en Las Elecciones Locales De 2015 De La Ciudad De Valencia

“…Los actores tradicionales de la comunicación política, mediáticos o partidistas, coexisten con muchos otros actores emergentes que, como la propia ciudadanía, tratan de influir en el espacio público digital desde un mismo nivel (Baviera, 2018). En este escenario de pérdida del monopolio del establecimiento de la agenda por parte de los medios convencionales, el concepto de agenda melding resulta especialmente conveniente para el estudio de la formación y la transmisión de agendas en el ámbito digital (Calvo & Aruguete, 2018).…”

“…2) "construyen comunidades virtuales con ciudadanos que comparten comportamientos, gustos e ideología, por lo que tienen una imagen del mundo muy similar" y que, con su uso, ven satisfecha su necesidad de orientación; y 3) facilitan la propagación de atributos con una latencia menor a la de los medios tradicionales, siempre que no se produzca una disociación con los valores del grupo. No en vano, como señalan Calvo & Aruguete (2018), "en estas comunidades, los usuarios son expuestos a contenidos -temas, figuras públicas y sus atributos-que se ajustan a sus preferencias y aumentan el placer informativo que deviene de compartir códigos comunes", lo que "estructura dinámicas de diseminación de información que incluyen los artículos publicados por medios tradicionales, no tradicionales y por otros usuarios" (p. 193).…”

“…La influencia de los partidos en la conversión en tendencia de las etiquetas que promovieron fue, en todos los casos, escasa. Ello, sin embargo, no apunta necesariamente a una disonancia cognitiva entre los mensajes partidistas y la percepción de la realidad de sus seguidores, aspecto que hubiera aumentado la latencia en la propagación de mensajes (Calvo & Aruguete, 2018;López-López et al, 2020), sino que es atribuible al escaso interés que la política municipal suscitaba entre los usuarios de la red.…”

Capturing and analyzing social representations. A first application of Natural Language Processing techniques to reader’s comments in COVID-19 news. Argentina, 2020

“…The most relevant ones are sampling surveys [1] [8], manual text analysis [9] and in-depth interviews [11]. More modern approaches have worked with social networks [3], especially analyzing political representations and its diffusion. However, other spontaneous discourse sources, like news reader's comments seem not to wake the same interest as a source for analyzing these problems.…”

Líderes Políticas Argentinas en Twitter. Un Estudio en El Marco De Las Elecciones 2017

“…La explicitación del territorio "Mendoza" genera un sub-recorte de las comunidades que ancla en lo territorial. Esta particularidad de generar burbujas temáticas, pero también locales, constituye otro hallazgo empírico que dialoga con otros estudios que les atribuyen a las comunidades de Twitter un carácter local (Aruguete, 2018;Calvo, 2015;Calvo y Aruguete, 2018;Parisier, 2017).…”