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Juan-José Boté-Vericad
Este artículo ofrece un análisis de la cobertura de Wikipedia en las noticias de medios digitales hispanohablantes. Se aplica la Teoría del Encuadre para examinar cómo los medios de comunicación presentan Wikipedia en los titulares de sus artículos. Se analizan 652 noticias extraídos de la base de datos Factiva entre los años 2013 y 2023. Se realizan diferentes análisis como distribución y la tendencia temporal de las noticias, la frecuencia y mapa de calor de palabras, el algoritmo de asignación latente de Dirichlet (LDA), la co-ocurrencia de palabras en el contenido y títulos aplicando procesamiento de lenguaje natural y técnicas de machine learning para el análisis de temas. El resultado del análisis permite observar que la prensa española es la que más ha publicado sobre Wikipedia, con un aumento en la cobertura durante eventos globales, como la pandemia de COVID-19 y el conflicto en Ucrania. También se observan controversias en torno a biografías de figuras públicas, especialmente políticos, en momentos clave. Además, el análisis revela un sesgo de género, ya que las mujeres participan menos en la edición de Wikipedia, y el contenido relacionado con ellas es eliminado con mayor frecuencia. Se concluye que es necesario promover una mayor diversidad en la comunidad de personas editoras y realizar más acciones para mitigar los sesgos en la plataforma.
This article analyses Wikipedia’s coverage in news from Spanish-speaking digital media. Framing Theory is used to examine how media outlets present Wikipedia in their article headlines. A total of 652 news articles were analyzed from the Factiva database between the years 2013 and 2023. Various analyses were conducted, including the distribution and temporal trends of the news, word frequency and heatmaps, the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm, and word co-occurrence in content and headlines. Natural language processing and machine learning techniques were applied for topic analysis. The results show that Spanish media has published the most about Wikipedia, with increased coverage during global events such as the COVID-19 pandemic and the Ukraine conflict. Controversies related to the biographies of public figures, particularly politicians, are also highlighted during key moments. Furthermore, the analysis reveals a gender bias, with women participating less in Wikipedia editing and content related to them being more frequently deleted. The study concludes that there is a need to promote greater diversity within the editing community and to implement further measures to mitigate biases on the platform.
