Métodos de análisis textual computacional para incrementar la escalabilidad en estudios de contenido de noticias digitales

FLORENCIA PIÑEYRÚA

Provincia de Buenos Aires

Congreso; Congreso Anual Desarrollos Contemporáneos Sobre Medios, Cultura y Sociedad, en Argentina y América Latina; 2022

Exploramos la aplicación de técnicas de procesamiento de lenguaje natural y web scraping para el estudio de contenido de noticias digitales a gran escala. Para ello, trabajamos con datos primarios construidos a partir de la técnica de web scraping utilizando como soporte empírico las noticias publicadas desde julio a septiembre 2019 en los portales Clarín, La Nación, Infobae, Página 12, Télam, Perfil, Crónica y Minuto Uno. En el procesamiento del corpus empleamos la técnica de procesamiento de lenguaje natural para la detección de tópicos con la implementación del método Latent Dirichlet Allocation (LDA). Los resultados muestran que los principales tópicos de la agenda mediática digital durante el contexto de las elecciones Primarias Abiertas Simultáneas y Obligatorias son las elecciones, los espectáculos, el deporte, la seguridad y la política exterior. El caso securitario es un tópico estable y relevante de la agenda mediática digital, aunque su prevalencia no aumenta durante el mes electoral.