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Los estudios históricos sobre la acusación de corrupción política nos muestran que la relevancia de analizar la percepción sobre lo corrupto se modifica en distintas épocas y culturas, pero también acorde con los intereses de los actores. Lxs historiadores hemos recurridos a libros, periódicos, expedientes judiciales, debates parlamentarios, entre otras fuentes, para reconstruir estas representaciones. Sin desconocer el carácter asimétrico de las conversaciones que allí se gestan, en los últimos años Twitter se ha constituido en un soporte online para opiniones de masas, un nicho de construcción de sentidos culturales-políticos. En esa línea nos preguntamos. ¿Podemos pensar Twitter como una nueva fuente para el estudio de escándalos de corrupción en la historia reciente de Argentina? ¿Qué criterios utilizamos para construir un corpus de tuits sobre el tema? ¿Cuáles son los problemas que presenta la extracción de datos de su archivo? Nuestra investigación general apunta a identificar rupturas y continuidades en los usos políticos de la acusación de corrupción en Argentina. En esta línea de trabajo, analizar las representaciones sobre lo corrupto que circulan en esta red social, es uno de los hitos para construir una genealogía de la acusación de corrupción, que permita tramar sentidos entre pasado y presente. Con este fin, nos proponemos avanzar en el análisis de un conjunto de tuits filtrados a partir de hashtags, vinculados a escándalos de corrupción ocurridos entre 2015 y 2020 en Argentina. En esta primera instancia, nos interesa reflexionar sobre el uso de algunas herramientas básicas de minería de textos, tales como análisis de frecuencias y coocurrencias de palabras, para cuestionarnos sobre las opacidades en el trabajo con grandes volúmenes de datos. ¿Qué sentidos descubrimos a partir de estas técnicas que pasan inadvertidas en una lectura de los tuits más populares? ¿Qué ejercicios podemos realizar para no perder los lazos entre las narrativas colectivas que se gestan en esta red social y las comunidades, muchas veces antagónicas, que las impulsan? ¿Cómo incide la infraestructura computacional de Twitter en la circulación de las representaciones que analizamos?

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