\u00bfEs posible predecir el comportamiento del votante semanas antes de una elecci\u00f3n mediante el an\u00e1lisis de su actividad digital? En el vertiginoso mundo de las redes sociales, donde cada publicaci\u00f3n, cada tuit, cada historia de Instagram y cada video de TikTok conforman un vasto mar de datos, la respuesta parece inclinarse hacia el s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n
Un estudio reciente para el que se analizaron m\u00e1s de 500 millones de comentarios p\u00fablicos en redes sociales a lo largo de dos a\u00f1os sugiere esa conclusi\u00f3n. Esta inmensa recopilaci\u00f3n de datos se proces\u00f3 mediante algoritmos avanzados de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), una tecnolog\u00eda que permite a las m\u00e1quinas analizar el lenguaje humano. La investigaci\u00f3n explor\u00f3 la relaci\u00f3n entre el perfil psicogr\u00e1fico de los usuarios de redes sociales y sus actitudes hacia diversos aspectos como la econom\u00eda, la salud, la educaci\u00f3n, y, por supuesto, los candidatos a las elecciones y su intenci\u00f3n de voto.<\/p>\n\n\n\n
Los textos escritos por los usuarios de las redes durante la campa\u00f1a reflejan sus sentimientos e impresiones, entre los que se identifican seis emociones principales: alegr\u00eda, tristeza, sorpresa, miedo, ira y asco. Esa clasificaci\u00f3n se complementa con un an\u00e1lisis de sentimientos categorizados como positivos, negativos y neutros para poder determinar su proyecci\u00f3n pol\u00edtica. Tambi\u00e9n se organiza la discusi\u00f3n a partir de un resumen de los grandes conjuntos de datos en temas predominantes en las conversaciones online, ofreciendo una visi\u00f3n clara de lo que preocupaba y ocupaba a los usuarios.<\/p>\n\n\n\n
Surge as\u00ed, por ejemplo, que Javier Milei, el candidato vencedor, gener\u00f3 una fuerte empat\u00eda en m\u00e1s del 80% de los usuarios de redes sociales, principalmente a trav\u00e9s de emociones como el odio y la ira <\/a>hacia la situaci\u00f3n pol\u00edtica y econ\u00f3mica del pa\u00eds. En contraste, Sergio Massa, el candidato perdedor, transmit\u00eda principalmente miedo hacia el futuro, lo que generaba un nivel de empat\u00eda m\u00e1s bajo. Este enfoque revela la capacidad de predecir tendencias electorales a trav\u00e9s del social listening<\/em> y el NLP, as\u00ed como la fuerza con que las emociones pueden moldar la opini\u00f3n p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n A partir de esas tendencias y alineamientos emotivos, el estudio concluy\u00f3 que Javier Milei ten\u00eda una probabilidad significativa de convertirse en presidente de Argentina, con una certeza del 89% seg\u00fan los modelos de an\u00e1lisis. Esta conclusi\u00f3n nos habla tanto del poder del big data<\/em> y la inteligencia artificial como tambi\u00e9n del surgimiento de nuevas herramientas para auscultar el futuro pol\u00edtico m\u00e1s all\u00e1 de la tradicional encuesta de opini\u00f3n p\u00fablica. El estudio tambi\u00e9n arroja luz sobre la importancia del lado no racional y puramente afectivo o intuitivo de las elecciones, as\u00ed como de la identificaci\u00f3n psicol\u00f3gica con los candidatos. El outsider<\/em> Milei gener\u00f3 una atracci\u00f3n casi \u201creligiosa\u201d entre los hombres j\u00f3venes, mientras que las personas mayores prefer\u00edan la estabilidad y previsibilidad ofrecidas por Massa, un pol\u00edtico tradicional y convencional.<\/p>\n\n\n\n