Análisis pragmático de los actos de habla irónicos y humorísticos en comentarios publicados en las páginas de Facebook de cuatro noticieros costarricenses
Bibliographic record
Abstract
En este artículo se realiza un estudio ciberpragmático y sociocrítico de la comunicación mediada por computadoras, a través de la red social Facebook. Se examinan el uso de la ironía, el chiste y el sociohumor en 30 comentarios, inmersos en 16 casos recogidos de las páginas de Facebook de 4 noticieros costarricenses: La Nación, Diario Extra, Semanario Universidad y CRHoy, para referir sus funciones a nivel tanto discursivo como social. En la muestra, se descubrió que prevalece el uso de la ironía como recurso para transmitir el descontento social respecto a la situación política vivida cuando se recolectaron los datos. También, se hallaron casos de chiste y de sociohumor (reforzamiento creado mediante una mezcla de chiste e ironía), así como el uso de abundantes recursos no verbales (principalmente emojis) que les permitieron a los usuarios reforzar el acto irónico. Este estudio se suma a otras investigaciones que examinan la ironía, el chiste y el sociohumor en las redes sociales, y abre horizontes a futuras investigaciones en Costa Rica dentro de este campo, donde los estudios sobre ciberpragmática y análisis del discurso mediado por computadoras son escasos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".