Aplicaciones de la estadística al framing y la minería de texto en estudios de comunicación = Application of statistics to framing and text mining in communication studies

• Main Authors: Sergio Arce García, María Isabel Menéndez Menéndez
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: Universidad de Buenos Aires 2018-12-01
• Series: Información, Cultura y Sociedad
• Subjects: Minería de texto; Framing Estadística; Comunicación; Programa informático; Text mining; Framing; Statistics; Communication; Software
• Online Access: http://revistascientificas.filo.uba.ar/index.php/ICS/article/view/4260/4784

Las técnicas de análisis del discurso de los medios de comunicación han experi¬mentado una gran evolución gracias a la teoría del framing, pero con el tiempo se ha percibido que el estudio realizado por los investigadores podría presentar una elevada subjetividad. Para solventar este problema, se han desarrollado metodolo¬gías de trabajo más objetivas, adaptando técnicas estadísticas para el examen de los marcos o encuadres principales, siendo el análisis de cluster uno de los elementos más significativos. Otras metodologías posteriores, como la minería de texto, llegan a plantear un análisis enteramente realizado a través de algoritmos informáticos, con conocimientos morfológicos de los distintos idiomas. En el presente texto se expone el estado de la cuestión de estas metodologías, sus herramientas más destacadas y los programas informáticos que ayudan en el análisis estadístico del framing con el objetivo de sistematizar las opciones actualmente disponibles para las investigaciones en comunicación = Tech¬niques of discourse analysis in the media have undergone a great evolution thanks to the ‘framing’ theory, but over time it has been perceived that the researchers’ studies could include high levels of subjectivity. To solve this problem, more objective meth¬odologies have been developed, adapting statistical techniques to the examination of the main frames; cluster analysis being one of the most significant elements within these processes. More recent methods, such as text mining, propose the analysis to be entirely done through computer algorithms with morphological knowledge of dif¬ferent languages. This article approaches the state of the art of these methodologies, their most outstanding tools and the computer softwares that help in the statistical analysis of framing, with the aim of systematizing the options that are currently available for communication research.