Emociones y engagement en los mensajes digitales de los candidatos a las elecciones generales de 2019
Open accessAbstract
Las redes sociales se han convertido en los últimos años en una importante plataforma de comunicación a través de la que los candidatos promueven el compromiso político de sus electores. Una de las variables que podría influir en esa capacidad de generar engagement a través de las redes sociales es la utilización de mensajes con una importante carga emocional, tanto positiva como negativa. Nuestra investigación tiene como objetivo profundizar en el análisis de dicha relación entre el compromiso político y las emociones en las redes sociales, mediante el Análisis de Sentimientos en los tweets de los principales candidatos en las elecciones generales de abril y noviembre de 2019 en España. Para ello recurrimos a la técnica de extracción de textos y su análisis con el software Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC), poniendo en relación el nivel de presencia de emociones positivas y negativas, con el nivel de compromiso alcanzado por los candidatos durante la campaña electoral. Nuestro análisis contribuye a demostrar la existencia de relación entre la carga emocional del discurso en las redes sociales y el nivel de engagement que genera, aunque este parece estar mediatizado además por la agenda política y la estrategia de campaña de los partidos. Comprobamos además que la relación entre discurso emocional y engagement hacia un líder no es exclusivamente endógena, sino que puede obedecer también a elementos exógenos debido a la presencia de comunidades digitales compartidas.
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El programa LIWC cuenta con un diccionario en español de 7.515 palabras, previamente aplicado y validado en distintas investigaciones.
“Este programa cuenta con un diccionario en español de 7.515 palabras, previamente aplicado y validado en distintas investigaciones”
From Emociones y polarización de las comunidades digitales en América Latina: elecciones presidenciales 2018-2019 (2023) · cites this paper as Jaráiz-Gulías et al., 2021
El resumen del artículo indica que los autores analizaron textos con LIWC, pero no describe un diccionario en español. La búsqueda en nuestra copia de «7.515 palabras» y de su aplicación o validación previa no encontró pasajes que respalden esos detalles. (LLM, conf=0.75)
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What Makes Online Content Viral?
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A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization
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Emotion shapes the diffusion of moralized content in social networks
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Self-citation
- Authors
- Jaráiz Gulías, E., Rivera Otero, J. M., Lagares Diez, N., & López López, P. C.
- Venue
- Cultura, Lenguaje y Representación
- Publisher
- Universitat Jaume I
- Published
- 2021-11-21
- Volume
- 26
- Pages
- 229-245
- ISSN
- 1697-7750 (ISSN-L)
- 2340-4981
- OpenAlex
- W3216217285
- Cited by
- 17
- References
- 4
- Citations by year
- 2026: 2 · 2025: 5 · 2024: 2 · 2023: 7 · 2022: 1
- FWCI
- 3.31
- Type
- journal article
- Language
- es
- Open access
- diamond
- doi.org
- Licence
- cc-by
- Locations
- Cultura Lenguaje y Representación (publishedVersion, cc-by)
- Cultura Lenguaje y Representación (publishedVersion, cc-by-sa)
- DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) (submittedVersion)
- Hispana (submittedVersion, cc-by-sa)
- Repositorio institucional da Universidade de Santiago de Compostela (University of Santiago de Compostela) (submittedVersion, cc-by-sa)
- Repositori UJI (Universitat Jaume I) (submittedVersion, cc-by-sa)
- Topics
- Social Sciences › Communication › Social Media and Politics
- Physical Sciences › Computer Science › Artificial Intelligence › Sentiment Analysis and Opinion Mining
- Social Sciences › General Social Sciences › Computational and Text Analysis Methods
- Keywords
- emotions in political discourse, political participation, social media campaigning, 2019 Spanish general election, political candidates, tweets, sentiment analysis, LIWC, political agenda, electoral strategy, online communities, political communication
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