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¿Te has preguntado qué narrativas han dominado y quienes han participado activamente en la conversación en Twitter durante las elecciones del #EdoMex?

Esto lo analizamos en el Segundo Informe del Observatorio Electoral del #TlatelolcoLab.

Abrimos hilo🧵👇

Analizamos 1,153,818 publicaciones de Twitter entre el 1 y el 24 de abril y observamos que 84% fueron retweets, mientras que solo 2.5% tweets originales. Esto muestra que la amplificación de contenido ha sido la principal actividad durante el periodo de la campaña electoral.

Identificamos 9,182 hashtags utilizados en la conversación alrededor del proceso electoral del Estado de México. De ellos, 333 mencionan a @AlejandraDMV y 442 a @delfinagomeza. Aunque observamos hashtags a favor y en contra de ambas candidatas, hay más en contra de Delfina.

Usualmente los hashtags se combinan entre sí para reforzar el contexto o intención de las publicaciones. Identificamos cinco comunidades de hashtags en la red de co-ocurrencia: cuatro que mencionan a  Delfina (dos a favor y dos en contra) y una con menciones a favor de Alejandra.

Por otra parte, analizamos el sentimiento de 10,125 menciones a @AlejandraDMV y 10,261 a @delfinagomeza, e identificamos que #AleDelMoral obtuvo 38% menciones positivas y 62% negativas, mientras que la #MaestraDelfina obtuvo 25% menciones positivas y 75% negativas.

El análisis del contenido de las menciones positivas y negativas a las candidatas nos permite conocer las narrativas de apoyo y en contra hacia cada una de ellas. Las cuales identificamos por medio de las palabras relevantes de los tweets que las mencionan.

En las narrativas positivas destacan: "maestra" y “cambio” para Delfina y "Ale" o “valientes” para Alejandra, denominaciones usadas por ellas mismas y que forman parte de sus lemas de campaña. También se mencionan "apoyo", "gobernadora" y "gracias" para las dos candidatas.

En las narrativas negativas en contra de la “maestra” Delfina, candidata de “morena”, se le califica principalmente de “rata” y “corrupta”, mientras que las menciones en contra de Alejandra se hacen acusándola de “robar” y de hacer parte de la “corrupción” del “pri” y el “prian”.

Un hallazgo es que en las narrativas en contra de las candidatas, @delfinagomeza recibe ataques directamente hacia su persona o trayectoria, mientras que @AlejandraDMV los recibe indirectamente al vincularla con el PRI.

Las interacciones en Twitter también se dan a través de retweets, lo que nos permite identificar redes de difusión de contenido que, en este caso, nos muestran cómo y quiénes difundieron narrativas sobre Delfina y Alejandra.

Mediante la aplicación de algoritmos de identificación de comunidades a la red de retweets (o de difusión de contenido), identificamos dos principales: una Pro-Alejandra y una Pro-Delfina, alrededor de las cuentas oficiales de las candidatas.

La comunidad Pro-Alejandra, con 46,527 cuentas, además de apoyarla, ataca directamente a Delfina. Mientras que la comunidad Pro-Delfina, con 35,622 cuentas, también manifestó apoyo a su candidata y rechazo a Alejandra enfatizando su relación con el PRI.

En contextos electorales, las cuentas con comportamiento anómalo en Twitter son comunes y se utilizan para difundir propaganda, manipular a la opinión pública y amplificar el alcance de un mensaje o campaña. Pero, ¿cómo se detectan? 🤔

Encontramos 1,501 cuentas que cumplen los criterios anteriores, de las que 172 hacen ráfagas de retweets en menos de 12 segundos; 136 apoyan a Alejandra del Moral y 36 a Delfina Gómez.

Estas cuentas anómalas se enfocaron principalmente en la promoción de las candidatas a través de los hashtags #AleDelMoral, #AleGobernadora, #DelfinaArrasa, #DelfinaGobernadora.

En este análisis identificamos un mayor número de hashtags y publicaciones negativas dirigidas hacia Delfina Gómez, en comparación con la candidata Alejandra del Moral, así como la presencia de cuentas que en su mayoría amplificaron artificialmente el apoyo a @AlejandraDMV.

¿Quieres conocer más sobre la disputa entre Alejandra y Delfina en Twitter? Te invitamos a leer nuestro segundo informe del Observatorio de Medios y Redes Sociodigitales de #TlatelolcoLab 2023.

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