Aplicación de herramientas de IA como metodología para el análisis de la toxicidad en la conversación en redes sociales: Estudio de caso de la política española en Twitter

Abstract

Introducción: Se analiza una nueva metodología de inteligencia artificial (IA), entendiendo que la comunicación se presenta como uno de los campos de trabajo más trascendentes para su aplicación. Además de las fases de recolección y producción de contenido, otras áreas dentro del mundo de la comunicación como la distribución, y en concreto la moderación de comentarios (en redes sociales y en medios) también están viviendo un período de innovación, pero de forma menos evidente para la audiencia. Metodología: Se procede a conocer cómo diversas herramientas de IA pueden medir la calidad de la conversación y combatir la toxicidad en espacios comunicativos. Se han analizado 43.165 tuits publicados del 18 al 24 de octubre de 2021 correspondientes a siete políticos españoles y a la cascada de respuestas de los usuarios. Resultados: Las principales consecuencias apuntan a los insultos como la categoría tóxica predominante en los comentarios, independientemente de la ideología. Además, las conversaciones cuentan con un promedio del 21% de usuarios bots. Discusión: Visto lo anterior, esta investigación muestra cómo nuevas metodologías de IA pueden contabilizar un término hasta ahora tan cualitativo como la toxicidad y contradice los hallazgos previos sobre bots como difusores de toxicidad, siendo los usuarios reales quienes más toxicidad generan. Conclusiones: En el estudio concreto de política, se percibe una diferencia de comportamientos entre la conversación horizontal entre pares y la vertical con los políticos. Por tanto, estas herramientas ayudan a visibilizar nuevas realidades como la toxicidad, con el fin último de llegar a erradicarla y sanear el debate online.