Análisis semántico de comentarios en Facebook e identificación de clústeres electorales mediante machine learning: elecciones a la Cámara de Representantes 2022 en Nariño
Cargando...
Archivos
Fecha
Autores
Director de trabajo de grado
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad de La Salle. Escuela de Negocios. Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios
Altmetric
Código QR
Documentos PDF
Resumen
En la presente investigación se analizó la incidencia de Facebook en la actualidad política del departamento de Nariño, tomando como caso de estudio las elecciones a la Cámara de Representantes de 2022, donde el objetivo central fue determinar la correlación entre las emociones y narrativas políticas expresadas en entornos digitales y los patrones de segmentación electoral territorial, Para ello, se diseñó una metodología mixta que procesó un corpus compuesto por 4.824 de comentarios publicados entre el 1 de enero y el 13 de marzo de 2022, tomando como muestra las páginas oficiales de los cinco representantes electos. El procesamiento técnico se realizó utilizando las librerías Scikit-learn y NLTK, aplicando técnicas de Machine Learning específicamente Análisis de Sentimientos (con el modelo VADER adaptado al léxico regional) y Modelado de Tópicos (LDA) en triangulación con un análisis de clústeres geográficos (mapas de calor) de los resultados oficiales de la Registraduría. Los hallazgos revelaron la existencia de cinco modelos electorales diferenciados que operan simultáneamente en la región, desafiando la homogeneidad del comportamiento político, se identificaron desde estrategias de "enclave urbano" altamente polarizadas, hasta modelos de "capilaridad rural" caracterizados por una alta neutralidad digital, así como liderazgos de "doble clúster" que articulan zonas costeras y andinas. El estudio demuestra que, si bien Facebook no funciona como un predictor lineal del voto total debido a la brecha digital estructural del departamento, sí actúa como un termómetro eficaz de los "ecosistemas emocionales", donde se puede concluir que la política en Nariño no se ha digitalizado por completo, sino que atraviesa una hibridación donde las narrativas virtuales amplifican sentimientos de nicho, mientras que la maquinaria territorial sigue determinando la extensión del voto físico.
Palabras clave
Redes sociales, Resultados electorales, Clustering geográfico, Vocación de candidatos, Vocación de votantes, Análisis de sentimientos
Keywords
Machine learning