Populismo y migración: Análisis de Redes de discursos Presidenciales mediante Programación de Lenguaje Natural
Date
2024
Type:
Thesis
item.page.extent
32 p.
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Acceso abierto
Authors
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Publisher
Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería
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Abstract
El presente trabajo explora la conexión entre el populismo y las referencias a asuntos migratorios en discursos de gobiernos de América Latina, empleando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), análisis de redes y métodos de Machine Learning. El estudio examina un corpus de 273 discursos pronunciados entre 1998 y 2019.
Mediante el estudio de textos y la detección de patrones discursivos, se crearon redes que representan menciones entre naciones, valorando métricas fundamentales como la centralidad y la frecuencia de términos vinculados a la migración.
Se crearon agrupaciones de países basadas en parámetros políticos y métricas de centralidad calculadas durante el armado de las redes. Además, se creó un modelo predictivo fundamentado en Gradient Boosting, que tiene la capacidad de calcular los niveles de populismo con una precisión del 63%. Los hallazgos indican que los discursos que abordan asuntos migratorios suelen mostrar ciertas tendencias de populismo, lo cual puede inferir que estas narrativas se utilizan de manera estratégica para captar respaldo político (Martínez ,2023).
Así, este análisis aporta a la comprensión del uso de narrativas migratorias en escenarios políticos, marcando la influencia en la formación de discursos populistas.
Description
Proyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data Science
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Santiago
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Citation
Keywords
070037S, Política, Migración, Análisis de redes, Machine Learning