Noticias relacionadas con narcoterrorismo en Rosario, Argentina (Marzo a Mayo de 2024)
; Gindin, Irene Lis Otros responsables
Fecha
Publicador:
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Fecha de depósito:
5/05/2025
Fecha de creación:
3/2024-12/2024
Clasificación temática
Palabras clave
Resumen
Este dataset se construyó en el marco del Proyecto "Discursos sobre lo público-común plataformizado: caracterización interdisciplinaria de las estrategias enunciativas empleadas en plataformas mediáticas contemporáneas y sus flujos de sentido" ejecutado en el Centro de Investigaciones en Mediatizaciones de la Universidad Nacional de Rosario. Con el fin de caracterizar la plataformización del discurso público-común, se seleccionó un caso único de carácter instrumental cuyo dominio empírico abarca un conjunto voluminoso de discursos de distinto tipo vinculados al "narcoterrorismo". Este registro comprende una porción de esos discursos, esto es, aquellas publicaciones en sitios web de noticias de Argentina referidos a narcoterrorismo en Rosario entre marzo y mayo de 2024
Información Técnica
Este dataset está diseñado para análisis de discurso mediático, Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y estudios sobre narcoterrorismo en Rosario. El dataset contiene 595 registros y 7 columnas, cada una con información sobre noticias relacionadas con el narcoterrorismo en Rosario. - Medio: Nombre del medio de comunicación (Clarín, La Capital, Rosario3, Infobae, La Nación, El Ciudadano). - URL: Enlace a la noticia original. - Fecha: Fecha de publicación en formato YYYY-MM-DD. - Título: Título original de la noticia. - Bajada: Resumen introductorio. - Cuerpo del texto: Artículo completo. - Comentarios de Facebook: Comentarios extraídos de la sección de -Facebook. Solo se recopilaron de medios locales (La Capital, Rosario3 y El Ciudadano). En algunos casos, esta columna puede contener valores nulos (NaN). Información adicional Fecha de creación: 25 de enero de 2025. Tiempo de confección: 8 meses de recopilación, limpieza y organización de datos.
Métodos
Metodología de Recolección y Procesamiento Los datos fueron obtenidos mediante scraping web escritos en lenguaje de programación Python, utilizando principalmente las bibliotecas selenium y newspaper3k: Selenium: Navegación automatizada, extracción de URLs y comentarios en iframes. Newspaper3k: Extracción de título, bajada y cuerpo del texto. El proceso comenzó a inicios de marzo de 2024 y demandó unos 8 meses hasta alcanzar una versión procesable en enero de 2025. Se requirieron algoritmos ad hoc para cada portal debido a diferencias en su estructura, carga dinámica de sitios web y restricciones de acceso a noticias antiguas. a) Selección y Filtrado Dado que la temática es específica, se definieron sintagmasclave para la selección de artículos. El filtrado final fue manual, realizado por el equipo del PID. b) Depuración y Limpieza Para mejorar la calidad del dataset, se eliminaron: Hipervínculos y publicidad dentro de los artículos . Publicidades en inglés en los comentarios de Facebook, detectadas con biblioteca langdetect. Elementos redundantes como publicaciones incrustadas de redes sociales.
Condiciones de uso
Las buenas prácticas científicas esperan que se otorgue el crédito adecuado mediante una citación. Utilice un formato de citación y aplique estas normas de reutilización:
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