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El principal objetivo de este trabajo es ayudar a entender como los medios de comunicación social influyeron en el proceso de revocatoria contra la alcaldesa de Lima, Susana Villarán, y colaboraron con la difusión de la magnífica estrategia de comunicación política que realizó su equipo, logrando influir en la opinión pública. La metodología utilizada aplica un enfoque cualitativo con alcance descriptivo, y se considera un diseño no experimental y longitudinal, ya que la información fue recolectada de fuentes secundarias comprendiendo la duración de todo el proceso de revocatoria. Los resultados muestran que los medios de comunicación social fueron fundamentales para que la alcaldesa se logre mantener en el gobierno hasta el final de su mandato. Si bien los resultados obtenidos no se pueden generalizar, se propone un modelo conceptual basado en la abstracción del caso analizado que puede ser usado como punto de partida en futuros estudios sobre este tema. ; The main objective of this study is to help to understand how social media influenced the process of revocation to the Mayor of Lima, Susana Villarán, and collaborated with the dissemination of the magnificent strategy of political communication that her team made, attaining to influence public opinion. The methodology used applies a qualitative approach is applied with descriptive scope, and it is considered a non-experimental and longitudinal design, since the information was collected from secondary sources covering the duration of the whole process of revocation. The results show that social media were fundamental for the Mayor to be able to maintain her position until the end of her term. Although the results obtained cannot be generalized, a conceptual model is proposed that emerges from the abstraction of the analyzed case in order to serve as a starting point for further studies on this topic.

Este estudio pretende proponer una solución al problema de identificar el sentimiento de comentarios en español, debido a las variaciones idiomáticas existentes en los diversos países Latinoamericanos, plasmados en redes sociales usando como ejemplo el contexto político de una provincia de Argentina. Para lograrlo, se utilizó una combinación de un algoritmo de aprendizaje no supervisado, para hacer la pseudo clasificación, con un algoritmo de aprendizaje supervisado, para el modelo de clasificación. Los resultados muestran que el nivel de precisión obtenido es 93%, lo cual es mayor que los niveles de precisión encontrados en estudios previos. Entre las contribuciones del estudio podemos resaltar la necesidad de incluir una capa de pre-procesamiento, para corregir faltas ortográficas y reducir la vectorización al generar un clasificador con mayor precisión; y un proceso de pseudo-clasificación, como alternativa de clasificar de forma manual miles de comentarios para lograr un dataset para entrenamiento de un clasificador. ; This study aims to propose a solution to the problem of identifying the feeling of comments in Spanish, due to the linguistic variations existing in the different Latin American countries, expressed in social networks using as an example a political context of an Argentinian Province. To achieve this, a combination of an unsupervised machine-learning algorithm was used to do the pseudo classification, with a supervised machine-learning algorithm, for the classification model. The results show that the level of accuracy obtained is 93%, which is higher than the levels of accuracy found in previous studies. Among the contributions of the study, we can highlight the need to include a layer of pre-processing, to correct spelling errors and reduce vectorization by generating a classifier with greater precision; and a pseudo-classification process, as an alternative to manually classifying thousands of comments to achieve a dataset for training a classifier.