Abstract:
La comunicación política, cuenta con mayor presencia en la Web 2.0 o Web Social,
siendo las redes sociales el escenario donde los partidos políticos se encuentran
permanentemente, con el objetivo de influir en las decisiones electorales como en el
caso de la red social Twitter, plataforma donde el análisis de su contenido es uno de
los temas más explorados en la última década, a través del procesamiento del
lenguaje natural (PLN). Se utilizó minería de texto, destinada al análisis de opinión
política de un texto exportado de Twitter, la interacción política, determinar los
temas de comunicación y análisis de sentimientos por parte de los precandidatos
presidenciales, vicepresidenciales y sus partidos políticos de centro derecha. Se
determinó datos de frecuencia, tasa de participación, correlaciones, el modelo
probabilístico Latent Dirichlet Allocation y un análisis de sentimientos. Se encontró
que los temas más recurrentes fueron: “Ecuador”, “Lenin”, “salud”, “gobierno”,
“corrupción”, y se concluyó que Isidro Romero y Guillermo Lasso son quienes
proyectan mayor porcentaje de sentimientos positivos en sus tweets, evidenciando
un buen uso de la comunicación política.
