Análisis semántico de discurso en social media sobre el cambio climático y calentamiento global con el enfoque en la opinión pública acerca de Greta Thunberg

Abstract

Con el objetivo de profundizar en los contenidos semánticos de la opinión pública online dentro del debate de Internet sobre estos temas, hemos aplicado el método de la lingüística computacional al análisis semántico del discurso de los usuarios (Contenido Generado por el Usuario). En el intento de cartografiar el complejo universo del debate global sobre la cuestión medioambiental, la investigación aplica el proceso de modelos lingüísticos para extraer los contenidos semánticos representados en las conversaciones digitales que permite recrear un marco semántico. Para ello, se eligió un marco temporal específico para mapear el discurso digital de los ciudadanos y centrarse en la crisis climática: la cumbre de la COP25 con el discurso y aparición de Greta Thunberg como eje principal de análisis comunicativo. Su persona y discursos suelen provocar la intensificación y focalización del contenido del debate en Social Media. El procesamiento del lenguaje natural aplicado a través del método LDA analizó casi 40 mil publicaciones online publicadas en Diciembre 2019, procesando las nubes de palabras, extrayendo las principales palabras clave y hashtags, recreando la red de palabras en las entradas y finalmente construyendo la matriz de la descripción del calentamiento global y el cambio climático: polarizado, fragmentarizado y con noticias falsas y participación de negacionistas o expertos auto-proclamados. Como tal, el empleo de avanzados modelos de análisis de text- mining en el mundo online puede tener implicaciones para el futuro de la gestión de las estrategias de comunicación a la hora de responder a las crisis y proporciona las indicaciones de cómo manejar el discurso público online, así como profundizar en los métodos de monitorización online de las conversaciones sociales.