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Título : Herramientas de Inteligencia Artificial -BERT, RoBERTa y T5- para Analizar el Impacto de Noticias Políticas en X -antes Twitter-. El Caso de la Elección Presidencial en Ecuador 2025
Otros títulos : Revista Enfoques de la Comunicación Nro. 14
Autor : Bonifas Gómez, Giancarlo Gregory
Yaguana Romero, Hernán Antonio
Palabras clave : inteligencia artificial
redes sociales
comunicación política
Ecuador
análisis de sentimiento
Fecha de publicación : nov-2025
Editorial : Consejo de Comunicación
Citación : Bonifas Gómez, G. G. y Yaguana Romero, H. A. (2025). Herramientas de Inteligencia Artificial -BERT, RoBERTa y T5- para Analizar el Impacto de Noticias Políticas en X -antes Twitter-: El Caso de la Elección Presidencial en Ecuador 2025. (2025). Revista Enfoques De La Comunicación, (14), 187-218. https://revista.consejodecomunicacion.gob.ec/index.php/rec/article/view/281
Resumen : Este estudio analiza el impacto comunicacional de las noticias políticas difundidas en la red social «X» -antes Twitter- durante la campaña presidencial ecuatoriana de 2025, con énfasis en los movimientos ADN y RC5. A través de un enfoque cuantitativo y técnicas de inteligencia artificial, específicamente los modelos BERT, RoBERTa y T5, se procesaron 10.000 tuits para identificar emociones, temas, polarización y automatización. ADN destacó por un discurso propositivo y mayor interacción positiva -42,6 %-, aunque también recibió críticas -31,3 %-. RC5 mostró un enfoque más polarizado, con mayor contenido negativo -49,7 %-, toxicidad -18,2 %- y uso de cuentas automatizadas -12,4 %-. Los resultados revelan dos estrategias digitales contrastantes y confirman la utilidad del análisis automatizado para mapear dinámicas electorales en redes sociales. El estudio también señala desafíos éticos y metodológicos en el uso de inteligencia artificial en contextos democráticos, y aclara que el impacto comunicacional aquí analizado se refiere al comportamiento de contenidos y sus interacciones digitales, no directamente a la percepción de los receptores.
URI : https://repositorio.consejodecomunicacion.gob.ec//handle/CONSEJO_REP/10590
ISSN : 2806-5646
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