Capacidad predictiva de Twitter, impacto electoral y actividad en las elecciones al Parlamento de Galicia: un análisis con la herramienta LIWC

Authors

  • José Rúas-Araújo Universidade de Vigo
  • Iván Puentes-Rivera Universidade de Vigo
  • María Isabel Míguez-González Universidade de Vigo

DOI:

https://doi.org/10.15847/obsOBS1022016893

Keywords:

Twitter, politics, elections, speech, LIWC

Abstract

Diversos estudios tratan de comprobar la capacidad predictiva y de influencia de Twitter en procesos electorales. En este marco, el presente artículo ofrece un análisis comparativo de la actividad en Twitter de los partidos políticos y candidatos durante las últimas elecciones autonómicas celebradas en Galicia (5.353 tweets analizados) con el objetivo de encontrar semejanzas o diferencias significativas y determinar si existen patrones estratégicos y comunes en cuanto a su utilización, tanto en el contexto en el que son publicados como en el aspecto cognitivo y emocional, aplicando la herramienta “Linguistic Inquiry and Word Count” (LIWC). El estudio concluye que se apuesta más por usar las cuentas de partidos que las de los candidatos, que los temas dominantes de campaña son los genéricos y que no se puede establecer una relación causa-efecto entre el incremento de uso de Twitter y unos mejores resultados electorales, ya que uno y otro se observan, incluso, como inversamente proporcionales.

Author Biographies

José Rúas-Araújo, Universidade de Vigo

Grupo de Investigación NECOM: Neurocomunicación, Publicidade e Política.

Iván Puentes-Rivera, Universidade de Vigo

Grupo de Investigación NECOM: Neurocomunicación, Publicidade e Política.

María Isabel Míguez-González, Universidade de Vigo

Grupo de Investigación NECOM: Neurocomunicación, Publicidade e Política.

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Published

2016-06-01

How to Cite

Rúas-Araújo, J., Puentes-Rivera, I., & Míguez-González, M. I. (2016). Capacidad predictiva de Twitter, impacto electoral y actividad en las elecciones al Parlamento de Galicia: un análisis con la herramienta LIWC. Observatorio (OBS*), 10(2). https://doi.org/10.15847/obsOBS1022016893

Issue

Section

Articles