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Mirelys Puerta Díaz
, Daniel Martínez Ávila, María Antonia Ovalle Perandones
Este estudio aborda la campaña #StopHateForProfit de boicot a Facebook desde una perspectiva de Análisis de Redes Sociales (ARS), apoyándose en el Procesamiento de Lenguaje Natural para examinar datos obtenidos del sitio de red social Twitter (actual X). El ARS reveló el carácter internacional de la comunidad participante y mediante el empleo de métricas de centralidad de grado, intermediación y cercanía su estructura social y actores más influyentes. La campaña movilizó una amplia variedad de participantes y se identificó la formación de un grupo cohesivo. Se destacaron más de 1.000 empresas incluyendo grandes marcas como Adidas y Coca-Cola, organizaciones defensoras de los derechos civiles, figuras públicas, del sector del entretenimiento, así como de la sociedad civil. Se identificaron temas predominantes en la narrativa general y generaron discusiones sobre temas más amplios como responsabilidad social corporativa, derechos civiles, desigualdades sociales y el fenómeno de la desinformación.
This study addresses the #StopHateForProfit boycott campaign against Facebook from a Social Network Analysis (SNA) perspective, using natural language processing to examine data collected from the Twitter social network site (now X). SNA revealed the international nature of the participating community, and with indicators of degree centrality, betweenness, and closeness metrics, its social structure and most influential actors were examined. The campaign mobilized a diverse range of participants and the formation of a cohesive community was identified. Over 1,000 companies stood out, including major brands like Adidas and Coca-Cola, civil rights advocacy organizations, public figures, entertainment industry representatives, as well as members of civil society. Predominant themes in the overall narrative were identified, sparking discussions on broader issues such as corporate social responsibility, civil rights, social inequalities, and the phenomenon of misinformation.
