#EcuadorBajoAtaque: Information Disorder and the Spread of Negative Emotions on X During the 2024 Security Crisis
#EcuadorBajoAtaque: Desorden informativo y la difusión de emociones negativas en X durante la crisis de seguridad en 2024
#EcuadorBajoAtaque: Desordem da informação e a disseminação de emoções negativas no X durante a crise de segurança em 2024
| 2024 | |
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desórdenes informativos Crisis de seguridad Ecuador desinformación Procesamiento de lenguaje natural |
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| Español | |
| Universidad Católica del Uruguay | |
| LIBERI | |
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https://revistas.ucu.edu.uy/index.php/revistadixit/article/view/4094
https://hdl.handle.net/10895/4721 |
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| author | Pino Uribe, Juan Federico |
| author2 | Castiblanco Briceño, Manuel Elkin Zukin Cantor, Paula Valentina Melo Viasús, Juan David |
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| dc.description.en-US.fl_txt_mv | Since 2019, Ecuador has faced a significant rise in homicides and the growth of narcotics gangs, culminating in the 2024 security crisis marked by attacks on TC Television and violence in several provinces across the country. This study aims to examine the phenomenon of information disorder (ID) on the digital platform X during this crisis by analyzing the spread of ID through hashtags and posts (a dataset of 13,603 tweets) shared by citizens, media outlets, and legislators between January 9 and January 17. A quantitative methodology was applied, combining natural language processing (NLP) techniques with content analysis. The findings reveal the presence of ID throughout the crisis. Tweets containing ID predominantly displayed negative emotional content, whereas tweets without ID tended to reflect more neutral emotions. This study underscores how security crises can fuel the creation and spread of ID, highlighting the need for automated models that enable real-time identification of such content. |
| dc.description.es-ES.fl_txt_mv | Desde 2019, Ecuador ha experimentado un aumento significativo en los homicidios y la expansión de bandas narcotraficantes, lo que alcanzó su punto álgido durante la crisis de seguridad de 2024, marcada por el ataque al canal de televisión TC y atentados en varias provincias del país. En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo analizar el desorden informativo (DI) en la plataforma digital X durante dicha crisis a través del análisis de la difusión del DI mediante hashtags y posteos (corpus de 13.603 trinos) de ciudadanos, medios de comunicación y asambleístas, entre el 9 y el 17 de enero. Se empleó una metodología cuantitativa que combina técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis de contenido. Los resultados evidencian la presencia de DI durante la crisis. Se observa una predominancia de emocionalidad negativa en los trinos con DI, mientras que los trinos sin DI mostraron una tendencia hacia emociones más neutrales. El estudio subraya cómo las crisis de seguridad facilitan la creación y difusión del DI, destacando la importancia de desarrollar modelos automatizados que permitan su identificación en tiempo real. |
| dc.description.pt-PT.fl_txt_mv | Desde 2019, o Equador tem experimentado um aumento significativo nos homicídios e a expansão das gangues de narcotráfico, o que atingiu seu ápice durante a crise de segurança de 2024, marcada pelo ataque ao canal de televisão TC e atentados em diversas províncias do país. Nesse contexto, o presente estudo tem como objetivo analisar a desordem da informação (DI) na plataforma digital X durante essa crise, por meio da análise da disseminação da DI mediante hashtags e postagens (corpus de 13.603 publicações) de cidadãos, meios de comunicação e parlamentares, entre 9 e 17 de janeiro. Foi utilizada uma metodologia quantitativa que combina técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) e análise de conteúdo. Os resultados evidenciam a presença do DI durante a crise. Observa-se uma predominância de emoções negativas nas postagens com DI, enquanto aquelas sem DI mostraram uma tendência a emoções mais neutras. O estudo destaca como as crises de segurança facilitam a criação e disseminação de DI, destacando a importância de desenvolver modelos automatizados que permitam a sua identificação em tempo real. |
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