Análisis de los Tweets de AMLO

            Análisis de los Tweets de AMLO
Daniel Montaño

Rodrigo Flores
Mayo 2020

 

1. Discurso

 

 

Hoy en día las redes sociales se han vuelto parte de nuestra vida y lo que comunicamos en ellas importa. En este artículo se hará un acercamiento a los tweets del presidente constitucional Andrés Manuel López Obrador, se verá el tipo de discurso que tiene y se mostrará un análisis de sentimientos de lo que ha twitteado desde el 1ro de Enero del 2012. Además, se indagará en la opinián pública de los usuarios de twitter.
Desde el 2012, el presidente ha publicado 3145 tweets lo cual debería dar información suficiente del tipo de discurso que tiene y cómo se expresa de las distintas situaciones que atañen al país.

Un punto de partida para el análisis es la historia política del presidente como se puede apreciar en la siguiente línea temporal:
– Campaña 2012: del 30-03-2012 al 27-06-2012
– Post-campaña 2012 (derrota): 01-07-2012 al 20-02-2015
– Líder MORENA: 20-11-2015 al 12-12-2017
– Pre-campaña 2018: 21-02-2015 al 29-03-2018
– Campaña 2018: del 30-03-2018 al 27-06-2018
– Post-campaña 2018 (victoria): del 01-07-2018 al 30-11-2018
– Presidencia: del 01-12-2018 al 15-01-2020

 

 

Se puede notar cómo los altibajos de varias de las emociones empatan con la historia política del personaje. Por ejemplo, se observa un fuerte incremento en la confianza cuando se acercaban las elecciones del 2012, asi como antes de que anunciara su candidatura en febrero del 2018, que duró hasta la toma de protesta. Otras emociones han tenido cambios significativos como fue el enojo y el disgusto que han ido en decremento .

 

 

La Figura 3 muestra el lenguaje emocional en los tweets del presidente en los últimos años. Tal como se vió en la figura 2, los resultados también se empatan con la historia política del personaje. Tras perder las elecciones del 2012, se marcó una tendencia de aumento en el discurso negativo, que se mantuvo constante durante gran parte del sexenio de su antecesor. Por otro lado, posterior a su victoria el primero de julio del 2018, se puede notar cómo se invirtió esta misma tendencia, mientras que la del discurso positivo fue en aumento.

 

Figura 4: Conteo de la valoración emocional en los tweets de AMLO

De acuerdo a la gráfica de la figura 4, se puede ver que en los tweets del presidente predomina el lenguaje positivo, representando un 60% del total. Lo anterior no es tan sorpresivo si se nota que en la figura 2, el enojo y el disgusto son de las emociones con menor frecuencia a lo largo de su historia política.


2. Opinión Pública
En la sección anterior se analizó lo que comunica el presidente a través de su cuenta, ahora se indagará qué dice la opinión pública. Para este análisis se extrajeron 17,000 tweets que contenían el #AMLO publicados en la última semana, del 7 al 13 de febrero (por limitaciones en la extracción de datos no fue posible obtener tweets de más atrás en el tiempo).
La diferencia del siguiente gráfico con la figura 4 radica en que en esta ocasión se trata de una valoración de los tweets que contenían el #AMLO.

 

Figura 5: Conteo de la valoración emocional en los tweets de los usuarios de Twitter

En la figura 5 se puede notar que a pesar de que los comentarios positivos predominan como en la figura 4, abarcando un 53% del total, la opinión pública de los usuarios de Twitter se encuentra muy dividida en esta valoración. En la siguiente figura se muestran los sentimientos reflejados en los tweets que contenían el #AMLO.

Se puede apreciar que la confianza prevalece como la emoción con mayor frecuencia seguida por el enojo y el miedo.

 

 

4.Conclusiones


Puesto que Twitter es una plataforma en la que se puede opinar de una manera rápida, sencilla y concisa, el análisis de los tweets pueden aportar informacion relavante sobre las opiniones, pensamientos, chistes, ataques y más de una población o personaje en específico. En este acercamiento, se puede observar cómo los tweets empatan con la carrera política del presidente y cómo encara las situaciones de manera pública. Además, se pudieron ver las emociones que más prevalecen tanto en lo que expresa el presidente como en la opinión de los usuarios. Es importante mencionar que este análisis y las conclusiones que se puedan derivar del mismo quedan a interpretación del lector. Es claro que es un tema en el que se podría invertir mucho más tiempo y recursos, nosotros dejamos hasta aquí el análisis pero los invitamos a continuar investigando y generando información.


5. Referencias


Jockers ML (2015). Syuzhet: Extract Sentiment and Plot Arcs from Text. Retrieved from https://github.com/mjockers/syuzhet


H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York, 2016.


R Core Team (2019). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Retrieved from https://www.R-project.org/.


Garrett Grolemund, Hadley Wickham (2011). Dates and Times Made Easy with lubridate. Journal of Statistical Software, 40(3), 1-25. Retrieved from http://www.jstatsoft.org/v40/i03/.


Hadley Wickham, Romain Fran¸cois, Lionel Henry and Kirill Mu¨ller (2019). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. R package version 0.8.1. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=dplyr


Silge J, Robinson D (2016). “tidytext: Text Mining and Analysis Using Tidy Data Principles in R. Retrieved from https://doi.org/10.21105/joss.00037


Erich Neuwirth (2014). RColorBrewer: ColorBrewer Palettes. R package version 1.1-2. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=RColorBrewer


Hadley Wickham (2019). stringr: Simple, Consistent Wrappers for Common String Operations. R package version 1.4.0. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=stringr


Ian Fellows (2018). wordcloud: Word Clouds. R package version 2.6. Retrieved from https://CRAN.Rproject.org/package=wordcloud


Jeffrey B. Arnold (2019). ggthemes: Extra Themes, Scales and Geoms for ’ggplot2’. R package version 4.2.0. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=ggthemes


Hadley Wickham and Lionel Henry (2019). tidyr: Easily Tidy Data with ’spread()’ and ’gather()’ Functions. R package version 0.8.3. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=tidyr


Kearney, M. W. (2019). rtweet: Collecting Twitter Data. R package version 0.6.9 Retrieved from https://cran.r-project.org/package=rtweet

 

 

 

 

 

Uncategorized

Deja una respuesta