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G. Luengo, Óscar
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Granada, España
Este artículo analiza los mensajes de Twitter, en español e inglés, durante el desarrollo delúltimo conflicto entre Armenia y Azerbaiyán por la región histórica de Nagorno Karabaj.Este conflicto, junto con las cuestiones de Abjasia y Osetia del Sur, supone una de las crisismás importantes del Cáucaso Sur. Para ello se han utilizado dos algoritmos diseñados parael procesamiento de grandes volúmenes de información, concretamente LDA (no supervisado) y SVM (supervisado). A partir de la teoría de encuadres se ha llegado a la conclusión de que ambas audiencias se posicionan mayoritariamente con la postura armenia. Asimismo, el artículo muestra cómo los mensajes ponen su foco en otros asuntos fuera de la propia guerra, como el papel de Turquía, la responsabilidad del Gobierno israelí en la venta de armamento al ejército de Azerbaiyán o la orientación religiosa de ambos países. Los resultados muestran cómo las explicaciones humanitarias son muy minoritarias entre ambas audiencias, ya que centran sus mensajes en elementos conflictivos. En definitiva, el presente trabajo intenta identificar no solo los elementos que envuelven el debate público en torno al conflicto, sino también subrayar el potencial de técnicas propias de la ciencia computacional en estudios de comunicación política.
This article analyzes Twitter messages, in Spanish and English, during the development of the last conflict between Armenia and Azerbaijan over the historical Nagorno-Karabakh region. This conflict, along with the issues about Abkhazia and South Ossetia, is one of the most important crises in the South Caucasus. Two algorithms designed for processing large volumes of information have been used, namely LDA (unsupervised) and SVM (supervised). Based on the framing theory, a conclusion has been reached that both audiences are mostly positioned with the Armenian stance. The article also shows that the messages focus on other issues different from the war, such as Turkey’s role, the Israeli government’s responsibility for saling weapons to Azerbaijan’s army, or the religious orientation of both countries. The results show that humanitarian explanations are rarely used by both audiences whose messages are rather focused on conflicting elements. In short, this work does not only seek to identify the elements of the public debate around conflict but it also highlights the potential of computer science techniques in political communication studies.
