Cuando la negatívídad es el combustible. Bots y polarización política en el debate sobre el COVID-19

Los contextos de polarización social y política están generando nuevas formas de comunicar que inciden en la esfera pública digital. En estos entornos, distintos actores sociales y políticos estarían contribuyendo a extremar sus posicionamientos, utilizando [mucho menor que]bots[mucho mayor que] para crear espacios de distanciamiento social en los que tienen cabida el discurso del odio y la [mucho menor que]incivility[mucho mayor que], un fenómeno que preocupa a científicos y expertos. El objetivo principal de esta investigación es analizar el rol que desempeñaron estos agentes automatizados en el debate en redes sociales sobre la gestión del Gobierno de España durante la pandemia global de COV1D-19. Para ello, se han aplicado técnicas de [mucho menor que]Social Big Data Analysis[mucho mayor que]: algoritmos de [mucho menor que]machine learning[mucho mayor que] para conocer el posicionamiento de los usuarios; algoritmos de detección de [mucho menor que]bots[mucho mayor que]; técnicas de [mucho menor que]topic modeling[mucho mayor que] para conocer los temas del debate en la red, y análisis de sentimiento. Se ha utilizado una base de datos compuesta por mensajes de Iwitter publicados durante el confinamiento iniciado a raíz del estado de alarma español. La principal conclusión es que los [mucho menor que]bots[mucho mayor que] podrían haber servido para diseñar una campaña de propaganda política iniciada por actores tradicionales con el objetivo de aumentar la crispación en un ambiente de emergencia social. Se sostiene que, aunque dichos agentes no son los únicos actores que aumentan la polarización, sí coadyuvan a extremar el debate sobre determinados temas clave, incrementando la negatividad. The contexts of social and political polarization are generating new forms of communication that affect the digital public sphere. In these environments, different social and political actors contribute to extreme their positions, using bots to create spaces for social distancing where hate speech and incivility have a place, a phenomenon that worries scientists and experts. The main objective of this research is to analyze the role that these automated agents played in the debate on social networks about the Spanish Government's management of the global COVID-19 pandemic. For this, "Social Big Data Analysis" techniques were applied: machine learning algorithms to know the positioning of users; bot detection algorithms; "topic modeling" techniques to learn about the t