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Sánchez-García, Pilar
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Martín-Román, Javier
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Valladolid, España
Los efectos comunicativos de la desintermediación informativa provocados por las redes sociales fomentan la expansión de discursos políticos personalistas y emocionales que calan directamente en la audiencia y evaden el filtro periodístico tradicional. Este fenómeno deriva en nuevas tácticas de comunicación política, pero también expone a los ciudadanos a contenido potencialmente fraudulento, contaminado o polarizado. En este contexto, enmarcado en la post-verdad, el término fake news gana relevancia como una forma de referirse a la desinformación y como un argumento político y performativo que puede instrumentalizarse. Esta investigación tiene por objetivo analizar dicho uso en el discurso del expresidente Donald Trump durante su etapa presidencial (2017-2021), poniendo el foco en Twitter como plataforma principal en su estrategia de comunicación política digital. Para analizarlo, se recurre a una triangulación metodológica de análisis de contenido, del discurso y del sentimiento –este último, combinando Lexicon y técnicas de inteligencia artificial (IA) mediante machine learning basadas en deep learning y procesamiento del lenguaje natural–, que se aplica a sus mensajes publicados con el término fake news (N=768). El análisis de la muestra, que se ofrece aquí en un dataset abierto, emplea un software de elaboración propia que permite filtrar y codificar cada unidad de análisis en torno a sus temáticas, sentimientos y palabras predominantes. Los resultados principales confirman que la atribución de ‘fake news’ que hace Trump se centra en tres temas principales: medios (53%), políticas (40%) y su gabinete de gobierno (33%). Asimismo, se constata cómo el expresidente recurre a una agenda personalista, enfocada en la defensa de sus propuestas y su equipo (80%) mediante la deslegitimación de sus oponentes y de la prensa, con un tono negativo (72%) cargado de expresiones despectivas, confirmando una estrategia instrumentalista del término fake news como argumento político de desinformación y desintermediación.
The communicative effects of disintermediation caused by social media promote the expansion of personalist and emotional political discourses that reach the audience directly and evade the traditional journalistic filter. This phenomenon leads to new political communication tactics, but also exposes citizens to potentially fraudulent, contaminated or polarised content. In this context, framed in post-truth, the term ‘fake news’ gains relevance as a way of referring to disinformation and as a political and performative argument that can be weaponised. This research aims to analyse such use in the discourse of the former president Donald Trump during his presidential term (2017-2021), focussing on Twitter as the main platform in his political communication strategy online. To analyse this, we resort to a methodological triangulation of content, discourse, and sentiment analysis, with the latter combining both lexicon and artificial intelligence (AI) techniques through machine learning on the basis of deep learning and natural language processing, which is applied to his messages published with the term ‘fake news’ (N = 768). The analysis of the sample, provided here in an open dataset, employs self-developed software that allows each unit of analysis to be filtered and coded around its predominant themes, sentiments, and words. The main results confirm that Trump’s attribution of ‘fake news’ focusses on three main topics: the media (53%), politics (40%) and his cabinet (33%). It also shows how the former president resorts to a personalist agenda, focussed on the defence of his proposals and his team (80%) by delegitimizing his opponents and the press, with a negative tone (72%) loaded with derogatory terms, confirming a weaponised strategy of the term ‘fake news’ as a political argument of disinformation and disintermediation.
