Web of Science: 0 cites, Scopus: 1 cites, Google Scholar: cites
El 14F a Instagram : una proposta d'articulació de tècniques de raspat web i anàlisi de xarxes
Morales-i-Gras, Jordi
Sánchez-i-Vallès, Oriol

Títol variant: The 14F on Instagram : a proposal for articulation of web scraping and network analysis techniques
Títol variant: El 14F en Instagram : una propuesta de articulación de técnicas de raspado web i análisis de redes
Data: 2022
Resum: En aquest article analitzem la campanya electoral del 14 de febrer de 2021 al Parlament de Catalunya a través de la conversa dels partits a Instagram, una de les plataformes digitals amb més usuaris registrats i també una de les menys ateses en la recerca sociològica sobre els mitjans socials. Hem aplicat una sèrie de tècniques de raspat web ètic i legal per adquirir les dades, que han estat recuperades, processades i emmagatzemades en una base de dades relacional. Posteriorment, hem aplicat tècniques de mineria de dades i algoritmes d'aprenentatge no supervisat orientats, d'una banda, a l'anàlisi descriptiva i exploratòria de la conversa i, de l'altra, a l'elaboració de xarxes de coocurrències lèxiques que ens permeten fer una anàlisi sobre el discurs que articulen els partits. Partint d'una metodología inductiva i estructural, hem caracteritzat diversos aspectes del relat que han construït els partits catalans en la campanya electoral: els relatius a les seves pràctiques de publicació de continguts, a l'acollida de les seves audiències i als diferents usos de hashtags i paraules que han dut a terme. Més enllà del cas d'anàlisi concreta i de la caracterització dels relats dels partits durant la campanya política del 14F i les seves diferències internes, amb aquest article també pretenem posar damunt la taula un model d'estudi basat en tècniques d'anàlisi de dades massives aplicables i replicables en qualsevol escenari de dades adquirit mitjançant tècniques de raspat web ètic i legal que garanteix l'autonomia investigadora dels científics socials.
Resum: In this article we analyse the election campaign of 14 February 2021 in the Catalan Parliament through the parties' conversation on Instagram: one of the digital platforms with the most registered users and one of the least attended in sociological research on social media. We have applied a few ethical and legal web scraping techniques to acquire the data, which have been retrieved, processed and stored in a relational database. Subsequently, we have applied data mining techniques and unsupervised learning algorithms oriented, on the one hand, towards the descriptive and exploratory analysis of the conversation, and on the other, towards the elaboration of networks of lexical co-occurrences that allow us to apply an analysis on the discourse articulated by the parties. Using an inductive and structural methodology, we have characterised various aspects of the narrative constructed by the Catalan parties in the electoral campaign: aspects relating to their content publication practices, the reception of their audiences and the different uses of hashtags and words they have made. Beyond the specific case of analysis and the characterisation of the parties' narratives during the 14F political campaign and their internal differences, with this article we also aim to put on the table a model of analysis based on big data analysis techniques applicable and replicable in any data scenario acquired through ethical and legal web scraping techniques that guarantee the research autonomy of social scientists.
Resum: En este artículo analizamos la campaña electoral del 14 de febrero de 2021 en el Parlament de Catalunya a través de la conversación de los partidos en Instagram, una de las plataformas digitales con más usuarios registrados y también una de las menos atendidas en la investigación sociológica sobre los medios sociales. Hemos aplicado una serie de técnicas de raspado web ético y legal para adquirir los datos, que han sido recuperados, procesados y almacenados en una base de datos relacional. Posteriormente, hemos aplicado técnicas de minería de datos y algoritmos de aprendizaje no supervisado orientados, por un lado, al análisis descriptivo y exploratorio de la conversación y, por otro, a la elaboración de redes de coocurrencias léxicas que nos permiten hacer un análisis sobre el discurso que articulan los partidos. Partiendo de una metodología inductiva y estructural, hemos caracterizado varios aspectos del relato que han construido los partidos catalanes en la campaña electoral: los relativos a sus prácticas de publicación de contenidos, a la acogida de sus audiencias y a los diferentes usos de hashtags y palabras que han llevado a cabo. Más allá del caso de análisis concreto y de la caracterización de los relatos de los partidos durante la campaña política del 14F y sus diferencias internas, con este artículo también pretendemos poner sobre la mesa un modelo de estudio basado en técnicas de análisis de datos masivos aplicables y replicables en cualquier escenario de datos adquirido mediante técnicas de raspado web ético y legal que garantiza la autonomía investigadora de los científicos sociales.
Drets: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. Creative Commons
Llengua: Català
Document: Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria: Anàlisi de xarxes socials ; Instagram ; Raspat web ; Dades massives ; Social network analysis ; Web scraping ; Big data ; Análisis de redes sociales ; Raspado web ; Datos masivos
Publicat a: Papers : revista de sociologia, Vol. 107 Núm. 1 (2022) , p. 147-174, ISSN 2013-9004

Adreça original: https://papers.uab.cat/article/view/v107-n1-morales-sanchez
DOI: 10.5565/rev/papers.2967


28 p, 3.7 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Articles > Articles publicats > Papers
Articles > Articles de recerca

 Registre creat el 2022-01-29, darrera modificació el 2022-02-02



   Favorit i Compartir