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Este artículo investiga cómo la inteligencia artificial y los algoritmos de recomendación impulsan la circulación de discursos polarizados a partir de un reel publicado por Jair Bolsonaro, en Facebook, el 13 de septiembre de 2024. Por medio del raspado y la depuración de 1.500 comentarios se construyó un corpus representativo de la interacción pública. El estudio aplicó un protocolo mixto que combinó limpieza en Python, análisis exploratorio con IRaMuTeQ, modelado de tópicos mediante Latent Dirichlet Allocation y matrices de coocurrencia con el método de Labbé, garantizando reproducibilidad y transparencia. Los resultados revelan que símbolos religiosos como capeta y Deus y motes despectivos como nove dedos reducen problemas complejos a marcos morales binarios, mientras la nube de palabras y la matriz de distancias confirman la estrecha asociación entre referencias demoníacas y ataques a Luiz Inácio Lula da Silva. El análisis factorial identifica cinco grupos discursivos claramente segmentados y visualiza tensiones temáticas entre exaltación y deslegitimación. Además, esta combinación de métodos computacionales y cualitativos ofrece un avance metodológico para futuros estudios sobre polarización digital. Las implicaciones de estos hallazgos orientan a responsables de políticas públicas y diseñadores de plataformas hacia intervenciones concretas para mitigar la desinformación impulsada por IA. Se concluye que la inteligencia artificial opera como motor de desinformación masiva, reforzando el sesgo de confirmación y erosionando la deliberación crítica al priorizar marcos emocionales sobre el razonamiento analítico. Si bien se trata de un estudio de caso con alcance limitado, los resultados permiten abrir líneas de investigación comparativa futuras, especialmente en contextos latinoamericanos donde las dinámicas de polarización digital aún requieren mayor análisis.
This article examines how artificial intelligence and recommendation algorithms drive the circulation of polarized discourse, based on a reel published by Jair Bolsonaro on Facebook on September 13, 2024. By scraping and cleaning 1,500 user comments, a representative corpus of public interaction was constructed. The study employed a mixed-methods protocol combining data cleaning in Python, exploratory analysis using IRaMuTeQ, topic modeling through Latent Dirichlet Allocation (LDA), and co-occurrence matrices via Labbe’s method, ensuring reproducibility and transparency. The results reveal that religious symbols such as capeta and Deus, along with derogatory labels like nove dedos, reduce complex problems to binary moral frames. Word clouds and distance matrices confirm a strong association between demonizing references and attacks against Luiz Inácio Lula da Silva. Factorial analysis identifies five clearly segmented discursive clusters and visualizes thematic tensions between exaltation and delegitimization. Moreover, this combination of computational and qualitative methods offers a methodological advancement for future research on digital polarization. The implications of these findings may inform public policy makers and platform designers regarding concrete interventions to mitigate AI-driven disinformation. The study concludes that artificial intelligence functions as an engine of large-scale disinformation, reinforcing confirmation bias and undermining critical deliberation by prioritizing emotional framing over analytical reasoning. While the research is based on a single case with limited scope, its results open avenues for future comparative inquiry, particularly within Latin American contexts where the dynamics of digital polarization remain underexplored.
