Aplicación de modelo de aprendizaje automático supervisado sobre un conjunto de tweets producidos durante los alegatos contra Fernández de Kirchner (julio y agosto 2022)

Abstract

La recolección de tweets se realizó entre el 27 de julio al 3 de agosto; del 8 al 10 de agosto; el 16 de agosto; del 18 al 23 de agosto. Los tweets se recogieron a partir de ciertas palabras clave y hashtags preseleccionados por el equipo. Las palabras clave fueron: lawfare, alegatos, Luciani, obra pública, vialidad, fiscalía. Y, en cuanto a los hashtags, se contemplaron: #TodosConCristina, #CristinaPresa, #CristinaCondenada, #TodoslosCHORROSconCristina, #CFKLadronaDeLaNacionArgentina, #ElPoderJudicialApesta, #LucianiNoTienePruebas, #LucianiNoSeToca. A su vez, el corpus se conformó, también, de todos aquellos tweets en los que la cuenta de CFK y la del actual presidente Alberto Fernández fueran mencionadas. Aquí se muestran los resultados de la aplicación de un modelo de aprendizaje automático supervisado que, a partir de 20 variables distintas , permite identificar cuentas que pueden ser consideradas bots. Lo realizamos sobre los tweets que contenían los hashtags #TodosConCristina y #ElPoderJudicialApesta. Mostramos, a este respecto, el antes y el después de la aplicación del modelo.