Sintonía afectiva entre políticos y usuarios de redes. El paro nacional en Colombia, 2021

Harmonia afetiva entre políticos e usuários da rede: a greve nacional na Colômbia, 2021

Affective harmony between politicians and network users: the national strike in Colombia, 2021

Resumen

Las redes sociales han generado una esfera pública híbrida con una creciente atención al papel de los sentimientos en el discurso público. Para los políticos, las redes son útiles al generar entornos de sentimientos individuales y colectivos, más que al dar razones y propiciar el diálogo público. El objetivo de esta investigación es analizar si existe sintonía afectiva entre los mensajes de líderes políticos y la respuesta que provocan en las redes. Para ello, se estudiaron los posts de los principales políticos colombianos, durante las manifestaciones del Paro Nacional, de 2021 y las reacciones emotivas que provocaron en Facebook. Tras el estudio, se comprobó la congruencia afectiva entre los mensajes y las reacciones y que el discurso público online se sustenta más en compartir criterios emotivos, que en una línea deliberativa racional.

Palabras-clave: Sentimentalización; Sintonía afectiva; Facebook; Paro Nacional Colombia (2021)

Resumo

As redes sociais geraram uma esfera pública híbrida com uma atenção crescente ao papel dos sentimentos no discurso público. Para os políticos, as redes são úteis para gerar ambientes de sentimentos individuais e coletivos, ao invés de fundamentar e promover o diálogo público. O objetivo desta pesquisa é analisar se há harmonia afetiva entre as mensagens dos líderes políticos e a resposta que provocam nas redes. Para isso, foram estudadas as postagens dos principais políticos colombianos, durante as manifestações da Greve Nacional, de 2021, e as reações emocionais que provocaram no Facebook. Após o estudo, verificou-se a congruência afetiva entre as mensagens e as reações e que o discurso público on-line se baseia mais no compartilhamento de critérios emocionais do que em uma linha deliberativa racional.

Palavras-chave: Sentimentalização; Sintonia afetiva; Facebook; Greve Nacional na Colômbia (2021)

Abstract

Social networks have generated a hybrid public sphere with a growing attention to the role of feelings in public discourse. For politicians, networks are useful for generating environments of individual and collective feelings, rather than giving reasons and promoting public dialogue. The objective of this research is to analyze if there is affective harmony between the messages of political leaders and the response they provoke in the networks. For this, the posts of the main Colombian politicians were studied, during the demonstrations of the National Strike, of 2021 and the emotional reactions that they provoked on Facebook. After the study, the affective congruence between the messages and the reactions was verified and that the online public discourse is based more on sharing emotional criteria, than on a rational deliberative line.

Keywords: Sentimentalization; Affective attunement; Facebook; Colombian National Strike (2021)

Introducción

Durante la última década se ha podido observar cómo las tecnologías interactivas han supuesto el paso de un modelo comunicativo de carácter jerárquico y vertical a otro multidireccional y horizontal. Las nuevas plataformas, entre ellas las redes sociales online, han transformado la manera como el ciudadano se relaciona y actúa, con su entorno y en todos los ámbitos de la esfera pública y política.

El poder que tienen las redes sociales para poner en contacto a diferentes personas generó, desde su eclosión, teorías que apoyan la idea de que estas herramientas cuentan con el suficiente potencial para dar visibilidad a voces que, de otra manera, no serían escuchadas (Serrano-Contreras et al., 2020; Schäfer, 2015; Ellwardt et al., 2012; Bimber, 1998). Este cambio de sinergias, unido al nuevo rol adoptado por los usuarios de la red, ha reconfigurado el concepto de esfera pública. Parece existir cierto consenso entre los investigadores al afirmar que nos encontramos ante una nueva esfera pública híbrida (Chadwick, 2013) marcada por un proceso de desintermediación de la acción social. Es decir, por un escenario en el que los ciudadanos pueden, potencialmente, tratar de influir sobre los ámbitos de decisión y poder (Benkler, 2015).

Es en este nuevo entorno, en el que un usuario puede ser emisor, receptor, creador e informador, y el lugar donde se genera una conversación que, aunque aparentemente es más plural, también es más desordenada. Este ambiente participativo y heterogéneo es lo que se ha bautizado como “sprawling public sphere” o esfera pública dispersa (Dahlgren, 2005).

Sin embargo, existen tensiones teóricas y empíricas sobre la visión ciberoptimista del papel de las nuevas tecnologías en el contexto político y social. Sumadas a las corrientes que afirman que Internet no supone un cambio real para la ciudadanía, se encuentra la creciente retórica afectiva en redes (Mateus, 2019). El hallazgo de este fenómeno ha conducido a un escenario en el que el discurso y el debate sociopolítico podría estar preconfigurado en términos de afecto (Mateus, 2019). Las investigaciones a este respecto no dejan de explorarse desde la eclosión de las tecnologías de la información. No obstante, muchos de estos estudios se centran en la dicotomía afectiva entre negatividad y positividad, concluyendo casi en su totalidad con la noción de que los usuarios de la red asimilan mejor los sentimientos negativos (Baumeister et al., 2001). Otro tipo de tesis como la de Papacharissi (2015) subrayan la importancia de los afectos en cuanto a los posicionamientos políticos de los usuarios. Es decir, se remarca la idea de que la formación de comunidades homofílicas puede residir más en una sintonía afectiva de carácter colectivo, que en una línea deliberativa clara o razonada (Papacharissi, 2015; Bouvier, 2020). Así, las redes sociales funcionarían creando y haciendo crecer una atmósfera de sentimientos tanto individuales como colectivos (Arias-Maldonado, 2016; Serrano-Contreras et al., 2020) más que generando razones y propiciando el diálogo.

Teniendo esto en cuenta, el objetivo de esta investigación es averiguar si existe sintonía afectiva entre los mensajes que publican los líderes políticos en las redes sociales y las reacciones que provocan en los usuarios. La hipótesis inicial es que el debate público digital se sustenta en la noción de congruencia o sintonía afectiva. Es decir, la estructura de la conversación parte de criterios afectivos compartidos entre el emisor y los receptores. Por lo tanto, la tasa de sentimientos que desprendan los mensajes de los emisores para cada emoción estudiada será similar a la tasa de reacciones de los usuarios. Testar esta hipótesis supone sumar al debate actual, centrado en emociones positivas o negativas, un mayor matiz, ya que nuestro estudio, no solo analiza la congruencia afectiva, sino que lo hace en relación con distintos tipos de emociones y no, exclusivamente, en la disposición afectiva a favor o en contra.

Para ello, se analizarán los posts publicados en Facebook por los principales líderes colombianos durante las manifestaciones del Paro Nacional de 2021, así como las reacciones a dichos mensajes. En primer lugar, se hará una revisión teórica sobre el concepto de esfera pública dispersa y sobre el rol que juegan los afectos dentro de este nuevo espacio digital. Posteriormente se explicará la metodología utilizada para dar cuenta del objetivo de esta investigación y se expondrán los resultados obtenidos. Por último, se observarán las implicaciones teóricas fruto del estudio, en las conclusiones.

Fundamentación teórica

La hibridación de la esfera pública

La explosión del 15M, el movimiento Occupy Wall Street, las revueltas de la Primavera Árabe, etc., supusieron cambios a gran velocidad. No solo se habla de la notoriedad de estos acontecimientos en cuanto a la reconfiguración de las leyes y los gobiernos de los países que se vieron afectados, sino en cuanto a la construcción de una nueva esfera pública apoyada en la digitalización.

Parece existir un consenso entre los investigadores que acepta que las redes sociales online son un motor que permite que todo aquel que quiera, pueda crear, compartir y reconfigurar contenidos e informaciones sin tener que ser un participante directo de los acontecimientos (KhosraviNik, 2017; Bouvier, 2020). El término “web 2.0” se ha convertido en uno de los más recurrentes en los estudios sociales; canales que permiten a la ciudadanía desafiar el monopolio de las mediaciones tradicionales en un entorno de “autocomunicación de masas” (Castells, 2012; Stier et al., 2017). En la web 2.0 se crea una esfera de deliberación política basada en una comunicación horizontal y multidireccional (Serrano-Contreras et al., 2020). No obstante, se empieza a imponer la noción de la “web 4.0” donde inteligencias artificiales y algoritmos de predicción permiten el uso de la computación cognitiva (Latorre-Ariño, 2018).

Resulta plausible que el concepto de “esfera pública” se haya visto alterado por la intromisión de las herramientas de la Web. Inicialmente se planteó esta idea como un espacio mediado por una élite profesionalizada (Habermas, 2006; Papacharissi, 2010). Pero, actualmente, la propia construcción de internet, sumada al nuevo rol adquirido por los usuarios, permite que se hable de una esfera pública online, capaz de influir en los procesos políticos y gubernamentales (Santana y Huerta Cánepa, 2019).

Los elementos vertebradores de esta esfera pública digital son la participación y la deliberación que permiten las redes sociales y otras herramientas de la web (Habermas, 2006; Robertson et al., 2016; Boulianne y Theocharis, 2018; Kahne y Bowyer, 2018; Serrano-Contreras, et al., 2020). No son pocas las investigaciones que afirman que el uso de las redes sociales fomenta la participación y el compromiso cívico y político (Boulianne y Theocharis, 2018; Lee et al., 2012; Theocharis, 2011a; Theocharis, 2011b). En algunas ocasiones, el fenómeno es explicado mediante la idea de que estas herramientas ayudan a los ciudadanos a obtener la destreza y el conocimiento suficiente como para tomar partido políticamente (Khane y Bowyer, 2018); otras, apoyan la teoría de que esto se debe a que las redes sociales reducen drásticamente los costes de la participación, siendo más cómoda y más ligera (Dean, 2010; Arias-Maldonado, 2016). Lo cierto es que la nueva esfera pública digital ideada por investigadores sociales como Habermas (2006), Sunstein (2007), o Schäfer (2015), fue concebida como un espacio de debate abierto en el que personas con intereses comunes pudiesen intercambiar ideas dando voz a participantes que de otra manera no serían escuchados (Bimber, 1998).

Este entorno plantea que la lógica de Internet puede contribuir a igualar las diferencias tanto de recursos como de alcance social entre ciudadanos, medios de comunicación y partidos o líderes políticos, asimilando sus niveles de visibilidad (Balcells y Cardenal, 2013). Una de las tesis más mencionadas en esta dirección se refiere a la cuestión de la desintermediación (Benkler, 2015). Según este punto de vista, uno de los efectos más sobresalientes de la lógica de comunicación digital es la reducción de costes de producción de contenidos que genera, a su vez, que los “ciudadanos amateurs” estén en disposición de, potencialmente, hacer virales sus demandas y necesidades.

En este sentido, con el surgimiento de términos como “ciberactivismo” (Carty y Onyett, 2006) se proponen modelos de participación que trascenderían la escala de lo analógico y que ampliarían y mejorarían las prácticas del activismo convencional. El uso de las nuevas tecnologías “desarrollas desde y para la sociedad civil” (Haché, 2014) aplicadas a contextos de protesta social señalaría además un cambio actitudinal no solo de los movimientos sociales o de las instituciones de acción colectiva, sino un replanteamiento de la actitud de los participantes.

Sin embargo, existen numerosas investigaciones que ponen en duda la existencia de una esfera pública online que sea más inclusiva y deliberativa (Chadwick, 2009; Hindman, 2009). Por un lado, están las teorías que afirman que las tendencias comunicativas del mundo real se han trasladado al mundo online (Margolis y Resnick, 2000; Molyneux y Mourão, 2019); y que, los sujetos políticos y mediáticos que tradicionalmente han mantenido una posición privilegiada continúan sosteniendo esta ventaja competitiva en Internet bajo el argumento de “political as usual” (Margolis y Resnick, 2000; Molyneux y Mourão, 2019).

En el escenario de las “nuevas mediaciones” que plantea Sampedro (2021), los partidos políticos, movimientos sociales, sindicatos e instituciones de índole política, la desintermediación es entendida como una utopía dada por el auge de lo digital.

Más allá del ideal participativo y de rendición de cuentas que plantearon algunas formaciones desde su inicio, como Podemos en España o el Movimiento 5 Estrellas en Italia, la esfera pública híbrida, y en concreto el espacio concerniente a la actividad de los partidos, seguiría estando dominada por la élite sociopolítica.

En adición a lo anterior, y aun dando por hecho que gracias a Internet la conversación pública puede resultar más enriquecedora y plural, también es más caótica (Arias-Maldonado, 2016). Nos encontramos así en lo que Dahlgren (2005) denomina como “sprawling public sphere”, que aquí se traducirá como “esfera pública dispersa”, en la que los usuarios experimentan de forma fluida con información tanto de entornos privados como públicos (Papacharissi, 2015). Las redes sociales están fomentando un poliálogo entre múltiples participantes y a través de múltiples canales discursivos (Arias-Maldonado, 2016) y en el que el texto adquiere diferentes géneros y roles (Khosravinik y Unger, 2015; Bouvier, 2020).

Hay quien concluye que, la fragmentación de la información sumada al debilitamiento de las mediaciones tradicionales acarrea una creciente radicalización de la opinión pública y “un pluralismo agresivo que desemboca con facilidad en maneras vetocráticas” (Arias-Maldonado 2016, p. 173). Es decir, más allá del ideal deliberativo planteado inicialmente, nos encontramos con que las redes sociales online cumplen para los usuarios un papel expresivo y afectivo concordante con sus emociones más que racional y de diálogo.

Los afectos en la esfera pública dispersa

A pesar de que se acepta que los afectos trabajan paralelamente a la cognición en la toma de decisiones políticas (Mateus, 2019; Ridout y Searles, 2011), aún se siguen percibiendo como una amenaza para la democracia deliberativa (Szabó, 2020).

Sin embargo, los afectos en política no tienen por qué ser irracionales (Mateus, 2019). Tal y como afirman Slaby y Bens (2019), la acción política está incorporada en dinámicas productivas de afectos. Por este motivo, si el imaginario político colectivo se encuentra saturado de apelaciones afectivas y emocionales, resulta difícil aceptar la idea de que las decisiones ciudadanas estén basadas únicamente en la reflexión fría (Mateus, 2019).

Así como las redes sociales son catalizadores y potenciadores de relaciones y apelaciones de afecto, cabe señalar que su uso por parte de los usuarios es más heurístico que deliberativo (Arias-Maldonado, 2016). En la mayoría de las ocasiones, la psicología política ha concluido que la información política que se encuadra en un marco sentimental negativo tiene una influencia mayor en las actitudes de la ciudadanía. A los conceptos sociopolíticos, en tanto que complejos, se les atribuye una actitud más que un significado semiótico objetivo (Taber y Lodge, 2006). Al encontrarse ante un asunto de estas características, los elementos negativos son más fáciles de recordar y, por lo tanto, más útiles para el procesamiento cognitivo que puede conllevar para las personas, el hecho de tomar decisiones políticas (Utych, 2018).

Dada la pluralidad de voces y de canales en la red y la influencia de los algoritmos de predicción que funcionan mediante inteligencia artificial para conectar a los usuarios con contenido similar a sus gustos previos, los autores apuestan por considerar que las redes sociales son en realidad cámaras de eco (Sunstein, 2007), espacios de repetición de una misma voz por individuos con ideas afines que solo se exponen a contenido que refuerza sus concepciones previas.

Esta teoría se refuerza con la tendencia de los usuarios a la homofília (Papacharissi, 2015; Weller et al., 2013): agruparse en torno a voces similares. Pese a que la homofília se da en distintos niveles y entre diferentes grupos (Barberá, 2014), su presencia crea e incrementa la existencia de posiciones más extremistas en el debate de redes sociales (Sunstein, 2007).

Además, la hibridación que tiene lugar en el mundo online pone en jaque el sistema de mediaciones tradicionales (Chadwick, 2011), lo que hace que las etiquetas y el contenido que se comparte gane en conectividad (Papacharissi, 2015; Bennett y Segerberg, 2012). Las plataformas sociales sirven como canales en los que los individuos, crean, estructuran y reestructuran sus propias tendencias individuales en un marco colaborativo que conecta puntos de vista similares (Bennett y Segerberg, 2012). La acción conectiva surge de esta conexión de encuadres propios en una atmósfera colectiva de movimiento social.

Por eso, se puede afirmar que las redes sociales online están fomentando los sentimientos de compromiso que conducen a los usuarios a movilizarse y a conectarse entre sí, a través de expresiones emocionales, dando lugar a lo que Papacharissi (2015) bautiza como públicos afectivos. Esta esfera pública dispersa, se desvía considerablemente del ideal deliberativo. Las cámaras de eco son consideradas mayoritariamente como una barrera al potencial democratizador de las redes sociales (Bouvier, 2020). En este sentido, Papacharissi (2015) propone que la formación de los nodos descansa en una conexión de carácter afectivo apoyada por narrativas simples y altamente polarizadas, más que en un guion discursivo o deliberativo claro.

En la esfera pública dispersa, las noticias imparciales y la opinión se encuentran tan estrechamente mezcladas que son prácticamente indistinguibles las unas de las otras (Papacharissi y Oliveira, 2012). Así, en este contexto rico en contenido emocional (Robertson et al., 2016), se entiende que todo el conjunto de la información que se encuentra en los feeds de las redes sociales online responde a un nuevo tipo de “noticias afectivas” (Papacharissi, 2015).

Dentro de este espacio discursivo emocional, los públicos afectivos son movilizados e interconectados entre sí (Papacharissi, 2015). Los usuarios utilizan las etiquetas o las propias narrativas fruto de la conversación, como marcos de referencia colaborativos y de acción conectiva en plataformas sociales que fomentan una fuerte sintonía afectiva (Papacharissi, 2015). A este respecto, y teniendo en cuenta tanto la búsqueda de identificación individual de unos con otros, que se da en los espacios sociales online, como la propia arquitectura web basada en algoritmos de predicción y gustos, la tendencia avalaría la existencia de cierta sintonía afectiva en el desarrollo de la conversación online (Papacharissi, 2015; Arias-Maldonado, 2016; Brady et al., 2017; Boler y Davis, 2018).

El estudio realizado por Brady et al., (2017) demostró que, en el contexto de las elecciones estadounidenses de 2016, aquellos tuits que contenían apelaciones emocionales eran significativamente más compartidos que los neutrales, mostrando que el uso del lenguaje moral tiene repercusiones en las actuaciones individuales de los usuarios. Por otro lado, De Paula y Dincelli (2018) en un estudio que analizaba los mensajes en Facebook de instituciones gubernamentales estadounidenses, concluyeron que aquellas publicaciones que contenían representaciones simbólicas y afectivas contaban con más interacciones por parte de los usuarios. Asimismo, no solo el contenido del mensaje, sino las propias reacciones que permiten las redes sociales son generalmente respuestas afectivas hacia cierto contenido (Grusin, 2010; Papacharissi y Oliveira, 2012; Paasonen, 2016; Tettegah y Noble, 2016).

Caso de estudio y metodología

Caso de estudio

Los efectos económicos del Covid 19 en Colombia fueron notorios. Después de un año de pandemia, la cuarta economía de América Latina y uno de los países más desiguales del mundo, registraba una caída del 6,8% en su pib y un desempleo por encima del 16% (Benotman, 2022). Desafiando las medidas de aislamiento aún vigentes, el 28 de abril de 2021, miles de colombianos tomaron las calles de las principales ciudades del país, desatando las manifestaciones con más alto índice de frecuencia desde la década de 1970 (Long, et al., 2022). Las protestas, que se extendieron por varios meses, mostraron la profunda oposición al proyecto de reforma fiscal del gobierno del presidente Iván Duque, conocido como “Ley de Solidaridad Sostenible”, con el que se pretendía aumentar la recaudación de impuestos destinados a ayudas para las personas en riesgo de exclusión social, incrementando las tasas impositivas a las rentas más bajas. También recogía la propuesta de implementar nuevos peajes, crear un impuesto para las pensiones y la supresión de las exenciones al iva en productos de consumo básico.

Los ciudadanos colombianos convocaron por redes sociales las distintas marchas pacíficas que se llevarían a cabo y que, sin embargo, se tornaron violentas a medida que avanzaba la jornada. Especialmente en Bogotá, Cali y Medellín, se vivieron casos de robo y vandalismo y también de abusos de autoridad por parte de la policía, saldándose el día con numerosos heridos y varios fallecidos. Las huelgas continuaron y vieron su punto más álgido el 9 de mayo, cuando la “Minga” indígena cortó las vías de acceso a las ciudades, en apoyo a los manifestantes. Tras esto, Naciones Unidas solicitó que se respetasen los derechos de los manifestantes y tanto el gobierno como el Comité Nacional del Paro decidieron reunirse para poner fin a las protestas, que terminaron definitivamente el 28 de junio.

En el marco del Paro Nacional, las redes sociales cumplieron un papel relevante. No solo sirvieron como una red de comunicación, sino también como un medio efectivo de protesta y lograron que se involucraran personas de países como Francia, Inglaterra, España y Estados Unidos. Estas manifestaciones sociales han sido declaradas como el más grande y polémico acontecimiento en varios años de la historia colombiana.

Objetivos de investigación

so1: Comprobar si existe congruencia afectiva entre el contenido sentimental de los mensajes de los líderes e instituciones colombianas seleccionadas y las reacciones emocionales de los usuarios de Facebook a cada post.

so1: Conocer el porcentaje de congruencia afectiva entre post y reacciones para cada una de las emociones estudiadas.

so2: Conocer el grado de congruencia afectiva para las posiciones a favor o en contra de las movilizaciones del Paro Nacional en Colombia. so3: Conocer la naturaleza de la diferencia en las emociones presentes entre el contenido de un mensaje y las reacciones al mismo.

Descarga de datos

De acuerdo con los objetivos de nuestro estudio, se descargaron los posts de Facebook de los principales políticos colombianos y asociaciones posicionadas tanto a favor como en contra de las manifestaciones del Paro de Nacional colombiano. Para la fase de descarga se seleccionó la red social Facebook ya que, según Kemp (2022), es la segunda red más usada en el país (24,3 % de participación), después de WhatsApp (35,1%). También porque desde febrero de 2015 la red amplió las opciones de reacción de los usuarios, siendo la única que permite expresar otras emociones, más allá de interactuar con un “Me gusta”, comentar o compartir las publicaciones de otros usuarios, como pasa en otras redes. Este hecho supone un gran avance en cuanto a conocer la respuesta emocional de los usuarios a determinado contenido político, pues no es necesaria la utilización de herramientas para su estimación, sino que pueden extraerse directamente. Se considera este hecho de especial importancia ya que, debido al rol central que presentan las emociones en este estudio, poder obtener de forma directa de los usuarios sus reacciones emocionales proporciona información de gran valía. Así, tener un feedback directo de los usuarios sobre sus reacciones emocionales a un mensaje, por ejemplo - “me sorprende”, “me enfada”, “me encanta” - proporciona a los investigadores la información perseguida sin la necesidad de su injerencia, proporcionando una mayor calidad de los datos y, como consecuencia, de los resultados.

La descarga se realizó a través de la aplicación CrowdTangle de Facebook que permite el acceso a todo el histórico de datos y publicaciones de redes sociales pertenecientes a Meta. Se seleccionó un intervalo temporal situado entre el 27 de abril (11:59 pm) y el 30 de junio (11:59 pm) horario local, correspondiente con las fechas que abarcaron las manifestaciones del Paro Nacional colombiano de 2021.

Por un lado, en el grupo a favor de las manifestaciones se encontraron esencialmente a los convocantes de las marchas, así como a líderes y asociaciones indígenas y representantes de gremios y comités; por otro lado, en el grupo en contra se ubican los integrantes del gobierno colombiano y los alcaldes de las principales ciudades del país, es decir, representantes de la voz del establishment, independientemente del partido al que pertenezcan. Debido a las limitaciones impuestas por Crowdtangle, que solo permite la descarga de cuentas verificadas, grupos públicos y páginas de Facebook, para los representantes y líderes sociales que no poseen una cuenta personal verificada se descargaron los mensajes publicados por las cuentas institucionales que los representan.

Las cuentas seleccionadas para el análisis son las siguientes:

Acrees: Asociación Colombiana de Representantes Estudiantiles, Álvaro Uribe Vélez, Andi - Asociación Nacional de Empresarios de Colombia, Ángela María Orozco, Bruce Mac Master, cgt Colombia, Claudia López, Confecámaras, Consejo Regional Indígena del Cauca-Cric, cut Colombia, Daniel Quintero Calle, Diego Molano Aponte, Dignidad Agropecuaria, fecode, Feliciano Valencia, Fenalco Nacional, Gustavo Petro, Iván Cepeda Castro, Iván Duque, Jennifer Pedraza, Jorge Ivan Ospina, José Manuel Restrepo Abondano, Movimiento de Autoridades Indígenas del Sur Occidente - Aiso, Organización Nacional Indígena de Colombia, Oscar Gutiérrez Reyes, Partido Aico.

Por otro lado, se descargaron todos los mensajes de las cuentas seleccionadas de acuerdo con una bolsa de palabras clave generada por la web trendinalia.com. Esta web permite ver las etiquetas y palabras clave que han sido tendencia en la última semana. Por lo tanto, la recogida de estos datos fue simultánea a los eventos de las manifestaciones y solo se seleccionaron aquellos que estaban directamente relacionados con el objeto de estudio de esta investigación.

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Así, finalmente se obtuvo una base de datos compuesta por un total de 3.654 mensajes, de los cuales 2.020 pertenecían a cuentas posicionadas “a favor” de las manifestaciones y 1.634 de las que estaban “en contra”.

Reacciones de Facebook

Facebook permite a sus usuarios interaccionar con un determinado contenido publicado a través de la selección de diferentes reacciones (Tabla 1)

Tabla 1
Reacciones en la red social Facebook

Me gusta	Me encanta	Me divierte	Me importa	Me asombra	Me entristece	Me enfada

• Fuente: Facebook. Elaboración propia.

Gracias a esto, los científicos sociales tienen la oportunidad de observar las diferentes reacciones emocionales de los usuarios a un determinado contenido que haya sido publicado. Así, se considera en este estudio que una determinada publicación ha generado determinadas respuestas emocionales en función del número de diferentes reacciones por parte de los usuarios que han reaccionado a dicha publicación.

Detección del contenido emocional implícito en las publicaciones

La literatura, a lo largo de la última década, ha generado un conjunto de herramientas que permiten a los científicos detectar y analizar el contenido emotivo asociado a contenido textual de forma automática. Estas herramientas son denominadas diccionarios de sentimientos, los cuales permiten la aplicación de detección de sentimientos en texto, usados especialmente en grandes bases de datos, donde el análisis por parte de un ser humano experto, requeriría gran cantidad de tiempo. De acuerdo con el análisis de sentimiento específico que se quiera realizar (e.g.: positivo-negativo-neutro, detección de emociones, etc.), existen diferentes diccionarios disponibles (Liu, 2012; Mohammad y Turney, 2013). Para el presente estudio, se ha seleccionado el diccionario propuesto por Mohammad y Turney (2013) denominado nrc emotion lexicon. El diccionario nrc, basado en la asociación de determinadas palabras a una emoción específica, ha sido ampliamente empleado para la detección de emociones en redes sociales (Mohammad, Kiritchenko y Zhu 2013; Kumar, et al., 2020; Lennox et al., 2020, entre otros). Gracias al uso de este diccionario, es posible conocer el contenido emocional asociado a un texto de acuerdo con las siguientes emociones básicas: ira, anticipación, asco, miedo, alegría, tristeza, sorpresa, confianza; a los que el diccionario añade los sentimientos positivo y negativo.

Sin embargo, la generalidad de las reacciones emocionales propuestas por Facebook, frente a las emociones más específicas que incluye el diccionario nrc, conlleva la necesidad de adaptar el análisis de sentimiento derivado de nrc a las reacciones emocionales de Facebook para permitir la correcta comparación entre ambas emociones. Para ello, se ha seguido la metodología propuesta por Slattery (2016), el cual analiza en su estudio la congruencia emocional entre las publicaciones del mit (Instituto Tecnológico de Masachussets) y las reacciones de los usuarios a las mismas.

Así, la transformación de las emociones del diccionario NRC para su equivalencia (Tabla 2) con las reacciones emocionales de Facebook es la siguiente:

Tabla 2
Equivalencia entre las reacciones de Facebook y las emociones del diccionario

Reacción que los usuarios pueden poner en Facebook	Emociones del diccionario (clasificación contenido emotivo implícito de las publicaciones)
Me encanta (Love).	Confianza (trust).
Me divierte (Haha).	Alegría (joy).
Me asombra (Wow).	Sorpresa (surprise) y anticipación (anticipation).
Me entristece (Sad).	Tristeza (sadness) y miedo (fear).
Me enfada (Angry)	Ira (anger) y aversión (disgust).

• Fuente: Tomado de: Slattery, 2016. Elaboración propia.

De esta forma, a lo largo de este trabajo se hace referencia a una emoción e.g.: “Love” como la reacción emocional al contenido de una publicación y una emoción con “nrc”, e.g.: “Love_nrc” como el contenido emotivo de la publicación.

Por otro lado, tal y como apunta Slattery (2016), es importante remarcar que la metodología aquí empleada apunta a resultados aproximados, cuya validación aún está por realizarse. Sin embargo, la aproximación propuesta por Slattery es la única opción que se ha encontrado en la literatura para la comparación de las reacciones emocionales de Facebook con algún diccionario de sentimiento.

Medición de la polarización

Para la medición de la polarización se ha aplicado la medida difusa de polarización jdj, propuesta por Guevara et al. (2020). Esta medida de polarización se basa en los conjuntos borrosos, cuya principal premisa indica que no todo es blanco o negro, sino que existen diferentes matices. De esta forma, para medir la categoría a la que pertenece una persona u objeto, no se indica un número nítido per se, sino que se indica un grado de pertenencia de dicho objeto a un conjunto de categorías. De esta forma, se entiende que existen diferentes grados de pertenencia, y que un objeto no tiene por qué pertenecer en su totalidad a una categoría determinada, sino en cierto grado. Debido a la categorización de las cuentas descargadas que se ha realizado en este estudio (a favor o en contra de las manifestaciones), se asume la existencia de dos clases diferentes a las que un objeto x puede pertenecer. Bajo esta premisa, la medida jdj define la polarización del discurso como la posibilidad de las siguientes opciones:

• Un número significativo de las publicaciones han sido generadas por perfiles que se encuentran en contra de las manifestaciones.

• Un número significativo de las publicaciones han sido generadas por perfiles que se encuentran a favor de las manifestaciones.

Se considera el máximo nivel de polarización en aquellos casos en los que el 50% de los mensajes han sido publicados por cuentas que se posicionan en contra de las manifestaciones y el otro 50% de los mensajes han sido publicados por cuentas que se posicionan a favor de las manifestaciones. Por otro lado, se considera el nivel mínimo de polarización cuando todos los mensajes han sido publicados por cuentas que presentan la misma posición hacia las manifestaciones.

De esta forma, sea X={0,1,…,x} una variable categórica con un total de clases xy y N={1,2,…i,j,…,n} un conjunto de objetos o unidades a través de las cuales se quiere medir la polarización Por otro lado, sea μ_x (i) el grado de pertenencia de un objeto i∈N donde μ_x (i):N→[0,1]. Finalmente, sean {i,j} un par de publicaciones a ser comparadas, donde {i,j}∈N. Y, finalmente, sea X_A y X_B los dos polos extremos de la variable X, donde X_A= 0 y X_B = x. Se mide el riesgo de polarización entre un par de publicaciones como la agregación de las siguientes situaciones:

• Cuánta cercanía presenta un objeto i a X_A y cuánta cercanía presenta otro objeto j hacia X_B .

• Cuánta cercanía presenta un objeto j a X _B y cuánta cercanía presenta otro objeto j hacia X _A .

Así, se define la medida de polarización jdj como:

$JDj\left(X\right)=\sum _{i,j\in N,i\le j}\phi (\varphi \left({\mu }_{XA}\left(i\right),{\mu }_{XB}\left(j\right)\right),\varphi ({\mu }_{XB}\left(i\right),{\mu }_{XA}\left(j\right)$

Donde, φ es un operador de agregación de overlapping y φ es la función de agrupación. En este trabajo, se ha utilizado como operador de overlapping el producto y como función de agrupación el máximo. Por último, para facilitar la interpretación de la medida anterior, se puede convertir en índice, cuyos valores fluctúan entre 0 y 1, siendo 0 ausencia de polarización y 1 el máximo de polarización posible:

${JDJ}_{indice}=\frac{JDJ}{N}*2$

Resultados

Dada la diferencia de escala entre las reacciones emocionales a las publicaciones, generalmente miles y las puntuaciones de contenido emotivo asociado a dicha publicación, contado en palabras asociadas a una emoción específica, en los siguientes apartados se trabajará con las proporciones de aparición de cada emoción por cada post. Así, para cada mensaje, se tiene un total de proporciones asociado a su contenido emotivo y otro total de proporciones asociado a las reacciones emocionales de los usuarios. Por otro lado, consideramos interesante resaltar que gracias a Crowdtangle es posible la descarga del histórico completo de los posts de los líderes seleccionados durante las manifestaciones del Paro Nacional. En este caso no son necesarias pruebas de contraste estadístico para determinar si un determinado valor es mayor o menor que otro, en tanto que, trabajamos con la población completa de nuestro objeto de estudio y no con una muestra. Así, no es útil el uso de la inferencia estadística, pues se observa el valor poblacional.

Índice de congruencia afectiva

La congruencia afectiva de cada emoción se entiende como uno menos la diferencia absoluta en las proporciones de una determinada emoción en una publicación específica. De esta forma, cuanto mayor sea el valor que se obtiene, mayor congruencia afectiva existe entre la emoción implícita en un mensaje y esa reacción propiciada en las reacciones de los usuarios a tal publicación. Una congruencia de uno implica exactamente la misma presencia de esa emoción en el mensaje como en las reacciones. Por el contrario, una congruencia de cero indica la máxima diferencia en proporciones de aparición. De esta forma la congruencia emotiva para un determinado mensaje y una determinada emoción se calcula de la siguiente forma: congruencia = 1−|(emoción−emoción_nrc)| emocíon_nrc

Asimismo, es importante señalar que, de acuerdo con la hipótesis, se espera la misma proporción de reacción emocional de una determinada emoción que la proporción de contenido emocional implícita en cada publicación.

Tabla 3
Índice de sintonía afectiva

	a favor	en contra	congruencia media	diferencia em congruencia
	0.3985	0.4987	0.4486	0.1002
	0.8500	0.9035	0.8767	0.0535
	0.9073	0.8599	0.8836	0.0474
	0.8210	0.7842	0.8026	0.0368
	0.8575	0.8270	0.8422	0.0305
	0.7669	0.7747	0.7708	0.0078
	451.17	1892.32		1441.1497
Overperforming	2.21	1.84		0.3683

• Fuente: Elaboración propia.

Como se puede observar en la Tabla 3, la emoción que presenta menor índice de congruencia medio es “me encanta”, encontrando una mayor diferencia para el grupo “en contra” (0.498) respecto con el grupo “a favor” (0.3985). Además, cabe señalar que esta emoción presenta la mayor diferencia entre grupos de todas las emociones, con una diferencia de 0.1. Por el contrario, las emociones “me asombra” y “me divierte” son las que muestran mayores niveles de sintonía afectiva medios, entre el contenido emotivo del mensaje y las reacciones.

También se puede observar una diferencia sustantiva en el número de likes medios por publicación entre ambos grupos, encontrando un mayor número para los mensajes publicados por cuentas posicionadas “en contra” de las manifestaciones (1892.32) frente a los 451.17 observados en cuentas “a favor” de las mismas. Así, es interesante señalar que, por el contrario, el overperfoming encontrado es mayor en el grupo posicionado como “a favor” de las manifestaciones (2.21) frente al detectado para el grupo “en contra” (1.84). Es decir, que a pesar de que las publicaciones del grupo “en contra” hayan tenido una cifra superior de likes, el overperforming indica que su rendimiento e interacción ha sido significativamente menor, justo al contrario que con el grupo “a favor” de las manifestaciones.

Diferencias para cada emoción

Para conocer la naturaleza de la diferencia entre el contenido emotivo de un mensaje y las reacciones que genera, se han calculado las medidas proporcionales de cada emoción e interacción para los dos grupos que presenta esta base de datos. En tanto que se trabaja con la misma escala (la proporción de aparición de una determinada emoción), se ha calculado la diferencia en la proporción de aparición de los sentimientos escogidos en los posts, con respecto a su equivalente en reacción de Facebook.

Tal y como se puede observar en la Tabla 3, en primer lugar, se calcularon las proporciones medias de todas las publicaciones asociadas a cada uno de los grupos. La diferencia se ha calculado como , en la que emoción _nrc hace referencia a la emoción implícita en los posts de Facebook y emoción a la reacción de los usuarios.

Tabla 4
Diferencia de proporciones medias para cada emoción

	a favor		en contra		diferencias “a favor”	diferencias “en contra”
	Post	Reacción	Post	Reacción
	0.2644	0.7974	0.1423	0.5292	0.5303	0.3869
	0.1396	0.0273	0.0734	0.0413	-0.1123	-0.0321
	0.0627	0.0446	0.0282	0.1335	-0.0181	0.1053
	0.1720	0.0698	0.1609	0.1499	-0.1004	-0.011
	0.1089	0.0634	0.106	0.1459	-0.0455	0.0399

• Fuente: Elaboración propia.

En primer lugar, cabe mencionar que al igual que en la Tabla 4 de congruencia media, el sentimiento “me encanta” presenta las mayores diferencias en cuanto a sintonía afectiva. Esta discrepancia es más acusada para el grupo “a favor” siendo, además, la única en este grupo que exhibe un valor positivo (0.5303). Esto indica un mayor número de reacciones emocionales de esta categoría con respecto a los resultados del análisis de sentimiento de los mensajes de los líderes y asociaciones colombianos para esta emoción concreta. Por su parte, se encontró que la reacción “me encanta” también presentó la mayor diferencia respecto al resto para el grupo “en contra”.

De tal forma, se puede aseverar que estos valores positivos en tan alta dimensión indican la presencia de sobredimensión del sentimiento “love” o “me encanta”, en tanto que se encuentra mayor proporción de dicha emoción en las reacciones que en el propio contenido de los mensajes. Por su parte, los valores negativos son interpretados como una minimización de la emoción por motivos opuestos a lo mencionado anteriormente.

Continuando con el análisis de resultados, para el grupo “en contra” sí se encuentran niveles de sobredimensión en otros sentimientos. En este caso para “me divierte” y “me asombra”. Además, es relevante mencionar las diferencias entre grupos. Aunque la mayor diferencia se encuentra en la emoción “me encanta”, se encontró una mayor minimización de la emoción “me asombra” (-0.1123 vs -0.0321) y “me entristece” (-0.1004 vs -0,011) en el grupo “a favor” respecto con el grupo posicionado “en contra”. Finalmente, cabe resaltar que se encontró una sobredimensión de la emoción “me divierte” en el grupo “en contra”, frente a la diferencia proporcional encontrada en el grupo “a favor” (0.1053 vs -0.0181).

Análisis de la polarización

Para calcular los niveles de polarización se entendió como variable ideológica la posición de las cuentas que publicaron los mensajes en Facebook. De esta forma, sea X={0,1} una variable categórica, donde indica estar en contra de las manifestaciones y 1 a favor de estas y N={1,2,…,n} un conjunto de publicaciones en este caso, donde n=3654. Por otro lado, μ₀ (i) es entendido como el grado de pertenencia de una publicación a la categoría “en contra” de las manifestaciones y μ₁ (i) como el grado de pertenencia de una publicación a la categoría “a favor” de las manifestaciones. Finalmente, sean {i,j} un par de publicaciones a ser comparadas, donde {i,j}∈N.

Para calcular las funciones de pertenencia de una determinada publicación μ₀ (i),μ₁ (i) a ambas categorías se ha simplificado, asignando el máximo grado de pertenencia a una determinada categoría en función a la posición de la cuenta que generó dicho mensaje. Así, se tiene que μ₀ (i)=1 y μ1 (i)=0, si la cuenta que generó la publicación se encuentra en contra de las manifestaciones y μ₀ (i)=0 y μ₁ (i)=1 si por el contrario la cuenta se posiciona a favor de las manifestaciones contra el paro. En tanto que se asignan grados de pertenencia totales y opuesto a cada una de las categorías para una determinada posición, la polarización encontrada para cada par de mensajes {i,j} con opiniones opuestas es de 1. En tanto que se tienen 2020 mensajes “a favor” de las manifestaciones, y 1634 publicaciones “en contra”, la polarización obtenida es JDJ = 0.988. Este resultado proviene de la gran similitud existente en el porcentaje de mensajes publicados por cada uno de los grupos encontrados (Figura 1).

Figura 1
Porcentaje de mensajes a favor y en contra de las manifestaciones

Conclusiones

La injerencia de los afectos en el área de la política no es un hecho novedoso, ni para la sociología ni para la ciencia política. Sin embargo, la eclosión de las nuevas tecnologías de la información y el uso masivo de plataformas sociales de comunicación, han fomentado tanto el aumento como la observación empírica de dicho fenómeno. No obstante, las circunstancias que envuelven el entorno comunicativo en redes sociales han hecho sospechar a los investigadores que los usuarios se relacionan en círculos sincrónicos de afecto. Dicho en otras palabras, la homofilia y las cámaras de eco podrían ser claros indicadores de que la estructura del debate público online se basa en términos de congruencia emotiva.

El objetivo primordial de la presente investigación era comprobar, efectivamente, en qué grado se da la sintonía afectiva entre los sentimientos de los mensajes de los principales líderes colombianos y las reacciones de los usuarios a dichos mensajes. Todo ello, partiendo de la hipótesis de que, en este caso, el debate se sienta sobre la base de la congruencia sentimental.

Teniendo en cuenta los resultados del presente estudio, se puede concluir que se confirma la hipótesis planteada anteriormente. Como se puede observar, existen altos niveles de congruencia entre los posts publicados por los líderes colombianos y las reacciones que acumulan para cada una de las emociones que se han estudiado tanto para el grupo de políticos a favor como para el grupo en contra de las manifestaciones del Paro Nacional en Colombia. En este caso, el discurso público online de Facebook se sustenta más en el hecho de compartir criterios emotivos que en una línea deliberativa racional. Tal y como adelantaba Papacharissi (2015) la estructura de la red es homofílica y la unión entre nodos está ligada a la colectividad afectiva. Así podemos observar que los usuarios parten de un marco de referencia claro y manifiestan su posicionamiento mediante una alineación simbólica con el sentimiento que se desprende del post en concreto.

No obstante, se encuentran matices aplicables a esta investigación en lo referente a la sobredimensión de ciertas emociones. En este caso, la emoción en concreto es la de “me encanta”, encontrando una cifra elevada de reacciones en comparación con el tono sentimental del mensaje en sí. Esto no solo no contradice la hipótesis inicial, sino que la refuerza en el sentido de que, con este dato, el debate se aleja aún más de la racionalidad y de las líneas argumentativas objetivas o claras.

Así, considerando los resultados obtenidos, se puede contrastar la noción de que, lejos de plantearse la decisión de indagar con argumentos racionales sobre su alineamiento con las consignas planteadas por los líderes, los usuarios se posicionan en función de un estado de ánimo o una emoción percibida. Esta premisa se fundamenta en la predominancia del estímulo que produce el lenguaje, usado en este caso en particular de forma pública, sobre la reflexión argumental y lógica para la toma de decisiones políticas.

Sin embargo, lo interesante de este hallazgo no radica en el hecho de que fortalezca las pesquisas iniciales, ni en que la noción de sintonía afectiva sea argumentada con una investigación empírica que la confirma. En este caso concreto nos encontramos con un suceso que contradice a gran parte de las investigaciones en psicología política: en primer lugar, que los sentimientos más abundantes en los post de los políticos sean positivos se opone a la teoría de que lo negativo es más difundido por lo líderes con la intención de hacer llegar más lejos su mensaje; en segundo lugar, la sobredimensión de la reacción “me encanta” no solo es síntoma de conformidad extrema con lo expuesto por los líderes, sino de que, al menos en esta ocasión, la ciudadanía tiende a minimizar la negatividad y a maximizar aquello positivo con lo que concuerda.

En este sentido, y al menos para este caso, podemos especular con la tesis de que estamos ante una ciudadanía que genera cohesión social en las redes sociales a través del reforzamiento de mensajes positivos y no tanto negativos. Es decir, que lo que genera “cemento social”, siguiendo las palabras de Elster (2006), no son tanto los mensajes que crispan el debate público, ni aquellos que se refieren de forma negativa al adversario o denigran otras posturas, sino los que generan identidad, al menos, en términos emotivos. A diferencia de los argumentos expresados por autores como Abramowitz y Webster (2018), no encontramos partidismo negativo, es decir una identidad basada en la oposición al adversario. Consideramos que este resultado no es solo relevante en términos académicos, sino que debería hacernos reflexionar sobre la imagen pública que tenemos sobre los ciudadanos en los escenarios de debate público. Pese a un discurso en muchos casos negativizados por parte de las élites políticas, los ciudadanos tienen a premiar o coordinarse en torno a aquellos de naturaleza positiva.

De esta forma, podemos considerar que los preceptos planteados por la psicología política que afirman que la negatividad influye más en los ciudadanos no encuentran sustento en este estudio. Dando por contrastada la teoría de los atajos heurísticos, con la que a los conceptos sociopolíticos se les atribuye una emoción en vez de un significado real, podemos comprobar como en este caso esta sería aplicable más para los sentimientos de carácter positivo y no tanto para los negativos.

Por otro lado, se encontraron niveles altos de polarización según el índice jdj. Este escenario equivale a una consecuencia natural de los altos niveles de congruencia afectiva encontrados para cada una de las posiciones. Como señalan tanto la literatura como las evidencias detalladas en este estudio, la sintonía afectiva y el fenómeno de cámaras de eco fomentan un diálogo compartido entre aquellos usuarios que previamente son partidarios de las mismas ideas. Como consecuencia, esto da lugar a la formación de grupos con una alta homogeneidad intragrupal. Este hecho, sumado a la existencia de dos posiciones enfrentadas, promueve la formación de grupos antagónicos que, con su homogeneidad intragrupal, presentan de igual manera heterogeneidad intergrupal. Nos encontramos con un escenario muy polarizado, con grupos completamente opuestos que manifiestan grandes similitudes entre sus propios miembros, pero gran distanciamiento con el exogrupo.

Esta polarización es, en cualquier caso, un resultado esperable de un debate público organizado en torno a dos opciones (a favor y en contra del paro). No obstante, la cuestión para entender bien la polarización política no es, únicamente, la identificación de polos que, en algunos casos son, como decimos, esperables, sino en la naturaleza de la comunicación entre dichos dos polos. En este caso, los ciudadanos que conforman los dos polos se estructuran en torno a una identidad de refuerzo (positiva) y no tanto rompiendo la comunicación con los miembros del otro polo (mediante el enfado o la ira).

En definitiva, si aceptamos la tesis de la desintermediación, estamos en un escenario en el que los ciudadanos que se posicionan en el espacio público, de forma cada vez más horizontal, juegan un rol de contrapeso a las posiciones de los líderes públicos.

Es por esto que, como futura investigación, se plantea la idea de contrastar lo obtenido en estos resultados con otros eventos políticos de relevancia como pueden ser unas elecciones generales. Como limitaciones del estudio nos encontramos con el hecho de que se hayan tenido que combinar varias emociones recogidas por el diccionario de sentimiento para crear la que se corresponde con las reacciones genéricas que proporciona Facebook.

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Fechas de Publicación

• Publicación en esta colección
  19 Jun 2023
• Fecha del número
  Jan-Apr 2023

Histórico

• Recibido
  31 Oct 2022
• Acepto
  03 Feb 2023