Emociones dominantes en contexto de protesta: Análisis del caso ecuatoriano en Twitter

Abstract

El uso de Twitter como plataforma expansiva del mensaje es cada vez más frecuente en el activismo político y ciudadano en Latinoamérica. Esta investigación busca identificar las emociones dominantes que emergen desde los tweets durante las fases de inicio, desarrollo, clímax y declive de las protestas sociales en Ecuador en 2019. Para la recolección de datos primero se identificaron los dos hashtags más utilizados durante la manifestación del 1 al 14 de octubre de 2019 [#paronacionalec con 36.649 tweets y #dialogoxlapaz con 13.210 tweets] y se realizó la extracción de 49.859 tweets con la API de Twitter. Posteriormente, utilizando la estrategia metodológica Word2Vec se aplicó la propuesta de Jasper (1998; 2018) para identificar las emociones dominantes en cada una de las fases de la protesta, las cuales se delimitaron de acuerdo con la distribución detectada de los tweets a lo largo de la protesta. Finalmente, se realizó el análisis cualitativo semántico para determinar la connotación que asume cada emoción en cada fase. Como resultado se confirmó que las emociones no son positivas y negativas en sí, sino que el manifestante le atribuye un valor positivo o negativo en función de lo que experimenta en relación con el desarrollo de los acontecimientos en los medios.The use of Twitter as an expansive message platform is increasingly frequent in political and citizen activism in Latin America. This research seeks to identify the dominant emotions that emerge from tweets during the phases of initiation, development, climax and decline of social protests in Ecuador in 2019. For data collection we first identified the two most used hashtags during the demonstration from October 1-14, 2019 [#paronacionalec with 36, 649 tweets and #dialogoxlapaz with 13, 210 tweets] and performed the extraction of 49, 859 tweets with the Twitter API. Using Word2Vec, Jasper´s (1998; 2018) proposal was applied to identify the dominant emotions in each of the phases of the protest, which were delimited according to the detected distribution of tweets throughout the protest. Finally, qualitative semantic analysis was performed to determine the connotation assumed by each emotion in each phase. As a result, it was confirmed that the protester attributes a positive or negative value to emotions depending on their experiences with the events in the media.