Redefiniendo la configuración de la opinión pública en la era digital: análisis computacional de dinámicas mediáticas y sociales

Handle

https://riunet.upv.es/handle/10251/233867

Cita bibliográfica

Lara-Navarra, P.; Ferrer Sapena, Antonia; Sánchez Pérez, Enrique Alfonso; Coronado Ferrer, A. (2025). Redefiniendo la configuración de la opinión pública en la era digital: análisis computacional de dinámicas mediáticas y sociales. Estudios sobre el Mensaje Periodístico. 31(2):431-444. https://doi.org/10.5209/emp.100391

Titulación

Resumen

[EN] This study analyzes the relevance of classical communication theories ¿agenda setting and social representations¿ and highlights their continued applicability in explaining the behavior of mass audiences in the digital environment. The research proposes a methodological approach based on Bayesian inference that allows quantifying the spread of information and segmenting user groups affected by a given communication campaign. This procedure is applied to the computational analysis of 40 news articles and 61,840 tweets related to a controversial media. The findings reveal the dual role of traditional media and digital platforms: on the one hand, they focus public attention on certain issues; on the other hand, they amplify the reach and intensity of these narratives through viral dissemination. This dynamic fosters the emergence of polarized communities, often driven by overexposure to unverified content. The study underscores the urgent need to implement effective strategies and countermeasures to mitigate the effects of digital media polarization. In this regard, it proposes analytical tools to detect patterns of manipulation, identify vulnerable communities, and promote a more informed, critical, and participatory public.


[ES] Este estudio analiza la relevancia de las teorías clásicas de la comunicación ¿agenda setting y representaciones sociales¿ y destaca su vigencia en el comportamiento de audiencias masivas en el entorno digital. La investigación propone un enfoque metodológico basado en inferencia bayesiana, que permite cuantificar la propagación de la información y segmentar grupos de usuarios impactados por una campaña comunicativa específica. Este procedimiento se aplica al análisis computacional de 40 noticias y 61 840 tuits relacionados con un caso mediático controvertido. Los resultados evidencian el doble papel que desempeñan los medios y las plataformas digitales: por un lado, orientan la atención pública hacia determinados temas; por otro, amplifican su alcance y profundidad a través de la viralización. Esta dinámica facilita la formación de comunidades polarizadas, alimentadas por la sobreexposición a contenidos no verificados. El estudio subraya la urgencia de implementar estrategias y contramedidas eficaces para mitigar los efectos de la polarización mediática digital. En este sentido, propone herramientas analíticas para la detección de patrones de manipulación, la identificación de comunidades vulnerables y la promoción de una opinión pública más informada, crítica y participativa.

Fuente

Estudios sobre el Mensaje Periodístico issn: 1134-1629

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