- Análisis de Cívica, plataforma de DataQu que utiliza Inteligencia Artificial para analizar opinión pública digital, examinó más de 21 mil comentarios en noticias y redes sociales, revelando un alto volumen de interacción, fuerte polarización y predominio de críticas en la conversación posterior al cambio de mando presidencial.
La jornada del cambio de mando presidencial generó una intensa conversación en medios digitales y redes sociales, con un alto volumen de interacción y un predominio de comentarios críticos hacia las principales figuras políticas del momento. Así lo revela un análisis realizado por Cívica, la plataforma de inteligencia artificial de la empresa DataQu especializada en el análisis de opinión pública.
Uno de los principales hallazgos del estudio es la marcada diferencia en el volumen de comentarios asociados a las principales figuras políticas. Durante el período analizado, José Antonio Kast concentró 9.341 comentarios, mientras que Gabriel Boric registró 3.106, lo que implica que el primero generó aproximadamente tres veces más conversación que el mandatario saliente en las noticias analizadas.
Esta diferencia sugiere que los contenidos vinculados a Kast provocaron mayor debate entre los usuarios, ya sea por su visibilidad mediática, el carácter controversial de algunos temas o la capacidad de sus publicaciones para movilizar interacción digital.
El análisis también revela un clima de fuerte polarización política, con altos niveles de comentarios negativos en torno a ambas figuras. En el caso de José Antonio Kast, aunque existe una base relevante de apoyo, los comentarios negativos casi duplican a los positivos, lo que refleja una conversación intensa y polarizada. Aun así, el estudio detecta que un 26,1% de los comentarios asociados a su figura son positivos, lo que muestra la existencia de un núcleo de apoyo visible en la conversación digital.
Por su parte, Gabriel Boric presenta una proporción aún mayor de comentarios críticos. El análisis muestra que alrededor del 60% de los comentarios que lo mencionan son negativos, mientras que solo un 16,7% corresponde a expresiones positivas, lo que sugiere una conversación más adversa hacia su figura durante el período analizado.
El estudio examinó 584 noticias y 21.170 comentarios publicados entre las 09:00 y las 23:30 horas del 11 de marzo, registrando además 387.733 reacciones en comentarios, con un promedio de 18,32 reacciones por publicación, lo que refleja una participación activa de los usuarios frente al cambio de mando presidencial.
El análisis incluyó publicaciones de medios digitales y sus redes sociales, lo que permitió capturar una muestra representativa de la conversación pública digital en el país.
En términos generales, los resultados muestran que Kast genera mayor volumen total de conversación y mayor presencia de apoyo visible, mientras que Boric enfrenta una proporción más alta de críticas dentro de la muestra analizada.
El análisis de sentimientos también muestra diferencias en el tipo de emociones presentes en la conversación digital.
En torno a José Antonio Kast, las reacciones presentan una distribución más diversa. Entre las categorías identificadas destacan la crítica (17,7%), la indignación (15,9%) y el sarcasmo (15%), junto con un 13,1% de comentarios de asentimiento o apoyo, lo que refleja una mezcla de evaluaciones positivas y negativas.
En contraste, la conversación asociada a Gabriel Boric está más concentrada en emociones negativas. Las categorías predominantes corresponden a crítica (20,3%), indignación (19,9%) y comentarios ofensivos (14%), además de una ausencia de expresiones explícitas de asentimiento, lo que sugiere una conversación más confrontacional hacia su figura.
En línea con lo anterior, el análisis de valoración promedio muestra que Kast supera el 50% de aceptación en los comentarios analizados, mientras que Boric registra cerca de un 16%, evidenciando una diferencia significativa en la percepción positiva relativa dentro de la muestra estudiada.
Metodología basada en inteligencia artificial
El estudio fue realizado mediante Cívica, una plataforma desarrollada por DataQu que utiliza Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y modelos avanzados de Machine Learning para analizar grandes volúmenes de conversación pública digital.
La herramienta permite examinar comentarios publicados en noticias y redes sociales, clasificando automáticamente el tono de los mensajes, las emociones presentes y los niveles de aceptación o rechazo, lo que facilita comprender cómo reaccionan los ciudadanos frente a eventos políticos relevantes.
“El análisis confirma que la conversación digital posterior al cambio de mando estuvo marcada por un alto volumen de interacción y un clima de fuerte polarización política. Las redes sociales se consolidan como un espacio donde se expresan con intensidad tanto el apoyo como la crítica hacia los liderazgos políticos”, explica Carlos Flores, CEO y fundador de DataQu.
Agrega que herramientas como Cívica permiten observar en tiempo real cómo evoluciona la opinión pública digital, identificar emociones dominantes y comprender mejor el impacto que los acontecimientos políticos generan en la conversación ciudadana.
