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El Mediterráneo es una de las rutas migratorias más mortíferas del mundo y se ha convertido una vez más en centro de la polémica en relación a la actuación del buque humanitario Open Arms. Este buque, tras rescatar migrantes del mar, estuvo en travesía durante diecinueve días, bloqueado institucionalmente y envuelto en disputas diplomáticas en la Unión Europea. Como reacción, la ciudadanía, distintos actores sociales y la propia ONG Open Arms hicieron uso de Twitter para intercambiar información y expresar opiniones y sentimientos en relación con el fenómeno migratorio. En este artículo se analizan pautas de conectividad e interacción de los usuarios de Twitter en torno al hashtag #Openarms. Tras recoger muestras masivas de tuits con técnicas de extracción, se identificaron los actores sociales con mayor liderazgo mediante análisis de redes sociales. Se han detectado comunidades por medio del algoritmo de modularidad, cuyo contenido ha sido interpretado mediante netnografía. Los resultados evidencian cómo los usuarios de Twitter tienden a congregarse con quienes comparten sus mismas creencias, formándose las denominadas cámaras eco. La interacción en base a este suceso despertó estados emocionales colectivos que dieron lugar a burbujas filtro que potenciaron la desinformación y la polarización entre comunidades.
The Mediterranean is one of the deadliest migratory routes in the world and has once again become the center of controversy in relation to the performance of the Spanish ship Open Arms. This ship, after rescueing migrants from the sea, was on a crossing for nineteen days, institutionally blocked and involved in diplomatic disputes in the European Union. As a reaction, the citizens, different social actors and the NGO OpenArms made use of this social networking site Twitter to exchange information and express their opinions and feelings in relation to the migratory phenomenon. This study analyzes the connectivity and interaction patterns of Twitter users around the #Openarms hashtag. Massive samples of tweets have been collected using extraction techniques. Through the analysis of social networks, the social actors with the greatest leadership were identified. Communities have been detected by means of the modularity algorithm, whose content has been interpreted by netnography. The results show how users of the analyzed online social network tend to congregate around those who share the same beliefs, forming the so-called echo chambers. The interaction based on this event aroused collective emotional states that gave rise to filter bubbles that promoted disinformation and polarization between communities.
