En las redes sociales no se debate de política; se insulta

“Las redes sociales no son el medio para los debates”, explica el Dr. Mauricio Flores, académico en la coordinación de Ingeniería en Ciencia de Datos en la Iberoaméricana. El profesor formó un equipo con especialistas en lingüística, politología y ciencia de datos, para desarrollar un algoritmo capaz de analizar los comentarios que se hacen respecto de las y los candidatos en los debates en YouTube y X, y esa es su principal conclusión.

Los hallazgos del profesor y su equipo revelaron que en el primer debate, la mayoría de los comentarios están centrados en la candidata Xóchitl Gálvez y, principalmente, son a modo despectivo sobre su apariencia física. “Incluso, en muchos comentarios se refieren a la candidata Sheinbaum por su título de ‘doctora’, mientras que a Xóchitl no se le refiere de la misma manera e, incluso, hay comentarios muy racistas hacia su apariencia”, explica el profesor.

Incluso, el Observatorio de Medios Digitales del Tecnológico de Monterrey también resaltó esto. Después del segundo debate presidencial, encontraron que la candidata por el PAN, PRI y PRD no bajó el ritmo de las interacciones en redes sociales, pero fueron una ola de opiniones negativas, ataques y memes que debilitaron su popularidad.

Gálvez acumuló entre el 30% y el 38% de las menciones negativas en plataformas digitales; y este porcentaje se disparó después de la transmisión del segundo debate y no disminuyó en los días posteriores.

El observatorio también destaca que, en el caso de Claudia Sheinbaum, obtuvo el 20% de las menciones positivas totales, pero también las menciones negativas crecieron hasta el 31% durante las 72 horas posteriores al segundo debate, mientras Jorge Álvarez Máynez no pudo igualar el furor en redes sociales, pero los usuarios de redes sociales muestran desinterés generalizado por esta contienda electoral.

Adicionalmente, datos de la plataforma Emplifi revelaron que durante el fin de semana del primer debate presidencial, Claudia Sheinbaum lideró los comentarios negativos con 288,033 menciones, seguidas por 243,243 de Xóchitl Gálvez y 26,278 por Jorge Álvarez Máynez, con resultados similares durante el fin de semana del segundo debate.

El profesor Flores también resaltó que el tipo de conversaciones en redes sociales giran en torno a los candidatos y no a lo que proponen. “Se esperaría que en un país democrático hubiera una discusión orientada a cómo se van a resolver temas públicos, pero nada de eso existe”, dice Flores.

Ulises Cruz, profesor del Instituto de Investigación Aplicada y Tecnología (InIAT), complementa que el principal hallazgo es que la ciudadanía no está interesada en debatir y discutir las propuestas de los candidatos, sino en atacar a sus menos favoritos. “Todo va sobre quién es la favorita o qué error cometió una candidata. Se centran más en eso”.

En su lugar, los profesores destacan que los espacios que siguen siendo para debatir temas políticos son principalmente la familia y las instituciones educativas.

¿Qué es la ciencia de datos, el algoritmo que puede predecir quién ganará?

Estos hallazgos no se hacen de manera manual, sino a través de algoritmos y la ciencia de datos. “Este es el resultado del algoritmo que nosotros codificamos y programamos. Tenemos un equipo de lingüistas que analizan todos los textos, esas estructuras gramaticales me las pasan a mí, yo las codifico en un lenguaje de programación y obtenemos este resultado”, explicó Flores.

Resaltó que se enfocan en dos aspectos principales: la tendencia de los comentarios y la precisión, es decir, que los resultados coincidan con los de las encuestas o el Instituto Nacional Electoral (INE). Sin embargo, solo trabajan con los resultados de YouTube y X.

Sin embargo, Cruz explica que una dificultad que existe para la investigación académica es que existe una barrera significativa para acceder a los datos en plataformas como las de Meta, lo que complica aún más el análisis.

De acuerdo con los profesores, esto es porque Meta no vende datos de usuarios directamente ni los proporciona de forma gratuita, por lo que la situación plantea una contradicción. Por un lado, podrían liberar datos que podrían ser útiles para comprender mejor las dinámicas políticas y sociales, pero por otro lado, también pueden optar por mantener esos datos reservados.

Esto presenta un desafío para la investigación y el análisis, ya que sin acceso completo y transparente a los datos, es difícil obtener una imagen precisa de las tendencias políticas en las redes sociales.