Acceso usuarios
Toni Rodon, Francesc Martori Adrian, Jordi Cuadros Margarit
Este artículo examina el uso de Twitter durante la diada catalana de 2016. Nuestro propósito es analizar las características de los usuarios que emplearon ciertos hashtags. ¿Hasta qué punto existen diferencias significativas entre los usuarios que emplean diferentes hashtags? Basándonos en teorías de identidad nacional y polarización, observamos el contenido de los tweets enviados durante la diada. Aprovechando un evento de movilización masiva, examinamos cómo los usuarios de Twitter se agrupaban alrededor de diferentes hashtags, el contenido que transmitían o en qué idioma escribían. El análisis empírico se basa en un corpus de unos 60.000 usuarios únicos de Twitter y más de 200.000 tweets, lo que nos permite analizar sus características, el contenido que enviaron y el lenguaje en el que lo hicieron. Nuestras conclusiones muestran que los usuarios se agruparon alrededor de diferentes hashtags y que el lenguaje moldeó en gran medida el contenido de los tweets. Además, el análisis del contenido de los mensajes enviados dentro de cada uno de los grupos muestra opiniones políticas diferenciadas sobre el debate acerca de la independencia.
This article examines the use of Twitter during the 2016 Catalan Diada (Catalan National Day). We aim at analysing the characteristics of the users that employed certain hashtags. To what extent there are significant differences across users employing different hashtags? Drawing on theories of national identity and polarisation, we look at the content of the tweets sent during the Diada. Taking advantage of a massive mobilisation event, we examine how Twitter users clustered around different hashtags, the content they transmitted or in which language they tweeted. The empirical analysis is based on a Twitter corpus of about 60,000 unique users and more than 200,000 tweets, which allows us to analyse their characteristics, the content they sent, and the language in which they did it. Our findings show that users clustered around different hashtags and that language is strongly correlated with the content of the tweet. In addition, content analysis of the messages sent within each of the clusters shows distinguishable political views on the independence debate.
