Por Cristián Rodríguez Otaegui*
Mientras los medios y analistas discuten quién salió mejor parado del debate presidencial y qué intercambio resultó más destacado, en las redes sociales se libra otra batalla: la de la percepción ciudadana en tiempo real.
El lunes 10 de septiembre, cerca de las 21:00 horas, se realizó el primer debate presidencial televisado por Chilevisión (CHV), de cara a las elecciones de fin de año. Como ya es costumbre, las redes sociales se encendieron: miles de usuarios comentaron, reaccionaron, ironizaron y tomaron postura antes, durante y después del encuentro. ¿Qué candidatos concentraron la atención? ¿Qué intervenciones generaron más controversia? En definitiva, ¿Cuál fue el pulso ciudadano digital tras el debate?
Se levantaron y analizaron más de 3.100 tweets publicados sobre el debate presidencial1. Como se observa en la figura siguiente, la actividad en redes sociales alcanza un primer peak a las 21:00 horas, coincidiendo con el inicio del debate. A medida que avanza la transmisión, el volumen de tweets disminuye de forma sostenida, hasta repuntar nuevamente hacia la medianoche, momento en que se registra el peak más alto, tras la finalización del encuentro. Esto muestra que los usuarios no comentan mucho durante el desarrollo del debate, y lo hacen más fuertemente una vez finaliza.
A partir del análisis de menciones en los tweets, es posible identificar cuántas veces se hace referencia a cada candidato, ya sea de manera individual o en conjunto con otros. La siguiente tabla resume estas menciones: en la diagonal se cuentan los tweets en los que aparece únicamente ese candidato, mientras que en las celdas cruzadas se registran las ocasiones en que dos candidatos son mencionados dentro de un mismo mensaje, incluyendo los casos en que se hace mención a otros candidatos.
Bajo ese criterio, los candidatos con mayor cantidad de menciones individuales fueron Harold Mayne-Nicholls (307), José Antonio Kast (233) y Jeannette Jara (194). En el extremo opuesto, quienes registraron menos menciones fueron Marco Enríquez-Ominami (35) y Johanness Kaiser (41).
En lo referido a menciones compartidas, los pares que más conversación generaron fueron Jeannette Jara con José Antonio Kast (189 tweets) y Evelyn Matthei con Franco Parisi (93). En contraste, las duplas menos mencionadas fueron Marco Enríquez-Ominami con Johanness Kaiser (26) y Johanness Kaiser con Eduardo Artés (27).
Un aspecto interesante es la distribución de menciones: 1.195 tweets se enfocaron en un solo candidato, 379 compararon directamente a dos y 1.583 hicieron referencia a tres o más de manera conjunta, lo que refleja que gran parte de las reacciones mencionan a un único candidato o a más de tres y pocas veces a dos candidatos únicamente.
Además de las reacciones en redes sociales, es relevante observar cómo evolucionó el interés de búsqueda en Google respecto de los candidatos. La siguiente tabla muestra las tendencias relacionadas al debate y el volumen de búsqueda asociada a esa tendencia de Google Trends consultada el día 11 de septiembre a las 18:00 horas.
Podemos apreciar que la tendencia con mayor volumen de búsquedas fue “debate presidencial” con más de 100.000 búsquedas. También entraron en tendencias algunos de los nombres de los candidatos.
Es importante destacar que muchas de las búsquedas relacionadas comenzaron con el término “debate presidencial” y, a partir de ahí, los usuarios también consultaron información sobre varios de los candidatos. Entre ellos “evelyn matthei”, “harold mayne-nicholls”, “maynenicholls”, “candidatos”, entre otros.
A partir de las búsquedas en tendencias señaladas en el Cuadro 2, es posible analizar la frecuencia relativa de búsquedas entre los cinco candidatos más buscados durante y después del debate presidencial, que se muestra en la figura a continuación.
El gráfico muestra un peak de interés en Google durante el desarrollo del debate, evidenciando que muchas personas recurrieron a esta plataforma mientras seguían la transmisión. En particular, Harold Mayne-Nicholls fue el candidato más buscado en términos relativos, reflejando la curiosidad que despertó entre los espectadores.
Por su parte, Johanness Kaiser y Franco Parisi registraron sus picos de búsqueda en torno a la medianoche, prácticamente al término del debate. Finalmente, durante la jornada siguiente, se observa que las búsquedas sobre los candidatos continuaron, aunque en un nivel más moderado.
Ahora bien, más allá de cuántas veces fueron mencionados o cuántas búsquedas se realizaron sobre los candidatos, lo interesante es poder analizar cómo se habló de ellos: ¿predominaron los mensajes positivos, negativos o neutrales? ¿Y qué palabras se repitieron con más fuerza en esas conversaciones?
Para abordar esta arista, se aplicó el análisis de sentimiento2 que es una técnica de procesamiento de lenguaje natural que permite clasificar los mensajes según el tono emocional que transmiten. En términos simples, cada tweet se interpreta como positivo, negativo o neutral, a partir de las palabras y expresiones utilizadas por los usuarios.
La siguiente figura muestra el total de tweets en que se menciona cada candidato (ya sea a ellos solos o con otros candidatos) y la clasificación del análisis de sentimiento.
Puede apreciarse en la figura que el candidato con más menciones fue José Antonio Kast con 498 tweets, seguido de Jeannette Jara y Harold Mayne-Nicholls con 485 y 434 tweets respectivamente. La figura a continuación muestra que porcentaje de los tweets de cada candidato se clasificaron como positivos, negativos o neutros.
A partir de la figura se puede concluir que el candidato que tuvo reacciones más positivas (y, por cierto, menos negativas) corresponde a Harold Mayne-Nicholls con un 24,3% de tweets, seguido de Evelyn Matthei alcanzando un 17,3%. Por su parte, el candidato con más reacciones negativas fue Jeanette Jara con un 60,1% de tweets, seguida de Franco Parisi con 59,1% y Marco Enríquez-Ominami con 9,1%. Por último, el candidato que tuvo un mayor porcentaje de tweets neutros fue Johanness Kaiser con 39,9% de los tweets.
En cuanto al contenido de las reacciones, se generaron nubes de palabras para cada candidato, que permiten visualizar de manera exploratoria los términos más mencionados en los tweets asociados a su nombre. A continuación, se presenta para cada candidato los 10 términos más mencionados3:
- Eduardo Artés: profe, mejor, vivo, bien, profesor, youtube, derecha, jajajajaja, don, país.
- Evelyn Matthei: bien, vivo, mejor, pregunta, equipo, país, primer, seguridad, respuesta, piñera.
- Franco Parisi: vivo, mejor, bien, piñera, youtube, presidente, respuesta, chanta, mujeres, acaba.
- Harold Mayne-Nicholls: bien, mejor, bielsa, gran, idea, ganador, presidente, voto, creo, vivo.
- Jeanette Jara: bot, primer, mejor, vivo, bien, comunista, gobierno, mentirosa, derecha, país.
- Johanness Kaiser: jajaja, primer, bien, vivo, jajajajaja, youtube, detalles, mejor, nacional, mañana.
- José Antonio Kast: presidente, vivo, primer, bot, bien, pregunta, país, voy, youtube, seguridad.
- Marco Enríquez-Ominami: vivo, youtube, gobierno, derecha, mejor, bien, independiente, partido, patrocinios, años.
En síntesis, el debate no solo detonó un gran caudal de conversación en redes sociales, sino que también evidenció cómo los usuarios procesan y amplifican el desempeño de los candidatos en tiempo real. Kast, Jara y Mayne-Nicholls fueron los candidatos que concentraron la mayor atención. En cuanto al tono de las reacciones, para algunos predominó la crítica, como ocurrió con Jeannette Jara, Franco Parisi y Marco Enríquez-Ominami; mientras que en otros destacó una percepción más positiva, especialmente en el caso de Harold Mayne-Nicholls y Evelyn Matthei.
Si bien el segmento que participa activamente en X es acotado y no refleja a la totalidad de la ciudadanía, el análisis muestra que las redes sociales operan como un termómetro inmediato de la percepción pública y como un espacio clave para moldear la narrativa política tras cada debate televisado.
Esto abre una interrogante clave: ¿de qué manera los candidatos utilizan las redes sociales para transmitir su mensaje y conectar con la ciudadanía? ¿Cómo diseñan y ejecutan sus campañas comunicacionales en este espacio digital?
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1 Se recopilaron los tweets con mayor interacción que contuvieran términos relacionados al debate, los hashtags asociados y los nombres de los candidatos para los días 10 y 11 de septiembre. ↩︎
2 Específicamente se utilizó el modelo pre-entrenado con texto en español Robertuito Sentiment Analysis y cada tweet se clasificó al sentimiento que tuvo una mayor probabilidad asociada en el modelo. ↩︎
3 Los tweets fueron preprocesados para limpiar el texto de las palabras de paso (stopwords) y lematización para reducir la palabra a su forma base. Además, se eliminaron palabras que ensucian la nube de palabras como hashtags, menciones al resto de candidatos, etc. ↩︎
*Cristián Rodríguez Otaegui es Economista & Data Analyst FK Economics
