Analyzing user ideologies and shared news during the 2019 argentinian elections

del Pozo, Sofia Morena; Pinto, Sebastián; Serafino, Matteo; Garcia, Lucio Lorenzo; Makse, Hernán Alejandro; Balenzuela, Pablo

doi:10.1140/epjds/s13688-024-00493-y

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.author

del Pozo, Sofia Morena Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario

dc.contributor.author

Pinto, Sebastián Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario

dc.contributor.author

Serafino, Matteo

dc.contributor.author

Garcia, Lucio Lorenzo Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario

dc.contributor.author

Makse, Hernán Alejandro Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario

dc.contributor.author

Balenzuela, Pablo Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario

dc.date.available

2025-06-17T12:15:00Z

dc.date.issued

2024-08

dc.identifier.citation

del Pozo, Sofia Morena; Pinto, Sebastián; Serafino, Matteo; Garcia, Lucio Lorenzo; Makse, Hernán Alejandro; et al.; Analyzing user ideologies and shared news during the 2019 argentinian elections; Springer; EPJ Data Science; 13; 1; 8-2024; 1-18

dc.identifier.issn

2193-1127

dc.identifier.uri

http://hdl.handle.net/11336/264092

dc.description.abstract

The extensive data generated on social media platforms allow us to gain insights over trending topics and public opinions. Additionally, it offers a window into user behavior, including their content engagement and news sharing habits. In this study, we analyze the relationship between users’ political ideologies and the news they share during Argentina’s 2019 election period. Our findings reveal that users predominantly share news that aligns with their political beliefs, despite accessing media outlets with diverse political leanings. Moreover, we observe a consistent pattern of users sharing articles related to topics biased to their preferred candidates, highlighting a deeper level of political alignment in online discussions. We believe that this systematic analysis framework can be applied to similar scenarios in different countries, especially those marked by significant political polarization, akin to Argentina.

dc.format

application/pdf

dc.language.iso

eng

dc.publisher

Springer

dc.rights

info:eu-repo/semantics/openAccess

dc.rights.uri

https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/

dc.subject

Social Networks

dc.subject

political polarization

dc.subject.classification

Otras Ciencias Físicas Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario

dc.subject.classification

Ciencias Físicas Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario

dc.subject.classification

CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario

dc.title

Analyzing user ideologies and shared news during the 2019 argentinian elections

dc.type

info:eu-repo/semantics/article

dc.type

info:ar-repo/semantics/artículo

dc.type

info:eu-repo/semantics/publishedVersion

dc.date.updated

2025-06-17T10:36:58Z

dc.journal.volume

13

dc.journal.number

1

dc.journal.pagination

1-18

dc.journal.pais

Reino Unido Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario

dc.description.fil

Fil: del Pozo, Sofia Morena. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina

dc.description.fil

Fil: Pinto, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física; Argentina

dc.description.fil

Fil: Serafino, Matteo. City University Of New York. The City College Of New York.; Estados Unidos

dc.description.fil

Fil: Garcia, Lucio Lorenzo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina

dc.description.fil

Fil: Makse, Hernán Alejandro. City University Of New York. The City College Of New York.; Estados Unidos

dc.description.fil

Fil: Balenzuela, Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Física; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina

dc.journal.title

EPJ Data Science

dc.relation.alternativeid

info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://epjdatascience.springeropen.com/articles/10.1140/epjds/s13688-024-00493-y

dc.relation.alternativeid

info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1140/epjds/s13688-024-00493-y

Archivos asociados

Tamaño: 2.265Mb

Formato: PDF

Descargar