EDICIÓN NO PUBLICABLE.
Esta investigación muestra resultados de un trabajo interdisciplinar que exploró la capacidad predictiva de las redes sociales, específicamente Twitter, en tres elecciones: las primarias presidenciales (julio), la primera vuelta presidencial (noviembre) y la segunda vuelta presidencial (diciembre), en Chile 2017. Mediante la incorporación de inteligencia computacional, se monitoreó la interacción de todos/as los/as usuarios/as chilenos/as que mencionaron al menos una vez a los candidatos en competencia, con la finalidad de diseñar un modelo de pronóstico que consideró el contexto propio de la comunicación política. A modo de resultado, en las primarias y en la segunda vuelta presidencial, se logró modelos cuyos pronósticos estuvieron bajo el 2% en el error absoluto medio (MAE), es decir, con mayor precisión que las encuestas electorales.
Con esos antecedentes empíricos, se discuten y problematizan, asimismo, aquellas posiciones epistémicas y metodológicas que a priori consideran que el análisis de las redes sociales no sirve para la predicción electoral o para la lectura social. Por el contrario, sostenemos que las redes sociales tienen capacidad indicial para - a modo de síntoma- hablarnos acerca de dinámicas sociales más amplias y externas al entorno digital. Se trata de saber problematizar nuevos modos de lectura social, es decir, lograr capacidad heurística que permita construir legibilidad demoscópica a partir de lo que ocurre en el contexto digital.
Ese desafío lo aborda esta investigación tanto empírica como teóricamente.
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