Redes sociales. El amplificador de la politica
Bibliographic record
Abstract
Sucesos como las elecciones presidenciales en Estados Unidos, tanto en el año 2008 (con el presidente Barack Obama) como en el año 2016 (con el presidente Donald Trump), en Francia en el año 2017 (con el presidente Emmanuel Macron), en Canada en el año 2015 (con el primer ministro Justin Trudeau), el fenómeno de la Ola Verde en Colombia dirigido por Antanas Mockus y los resultados del Plebiscito en el Colombia del año 2016, son muestras claves de la articulación entre el ecosistema político y herramientas digitales como las redes sociales. Este trabajo pretende ampliar estos ejemplos claros que demuestran que la política y las redes sociales, están trabajando de la mano para ampliar sus alcances, a partir de las reflexiones surgidas con los expertos y el contexto planteado. Además, propone un tipo de análisis en donde se destaca la observación de las dinámicas que tiene un candidato a la hora de generar contenidos en Twitter, y las formas de interacción y respuesta de los usuarios con los candidatos a la presidencia de Colombia para
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".