Perspectiva macro de la percepción ciudadana hacia el racismo y la xenofobia: Un análisis de las publicaciones de Twitter

La utilización creciente de las redes sociales, en particular Twitter, ha brindado a los usuarios la capacidad de expresar sus opiniones sin restricciones, convirtiéndola en una plataforma idónea para explorar la percepción de la sociedad española sobre el racismo y la xenofobia, temas cada vez más relevantes en la sociedad global. Comprender los sentimientos y emociones de los españoles hacia estos temas se vuelve crucial en este contexto. En línea con investigaciones anteriores sobre la percepción de la xenofobia y el racismo, este estudio emplea el modelado de tópicos usando la técnica LDA (Latent Dirichlet Allocation) y la herramienta de análisis de sentimientos VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner). Los estudios previos han demostrado que el modelado de tópicos mediante LDA es una técnica ampliamente utilizada debido a sus resultados efectivos con grandes volúmenes de datos. Asimismo, en el análisis de sentimientos se han empleado diversas herramientas, destacando el uso de diccionarios, que permite reconocer el lenguaje informal y su aplicación en el análisis de redes sociales.
Al llevar a cabo el análisis de modelado de tópicos, se logra identificar los 8 tópicos más relevantes dentro del corpus examinado. Estos tópicos abarcan una amplia variedad de áreas temáticas, como “La guerra de Ucrania”, “Otros temas relacionados con la invasión”, “La política migratoria”, “Comentarios ajenos”, “La diversidad cultural y herencia histórica”, “La migración y refugiados”, “El control de inmigración” y “El rechazo hacia la inmigración”. De estos tópicos, 4 se centran en cuestiones relacionadas con la migración, mientras que los otros 4 se relacionan con diferentes usos de las palabras clave, en contextos distintos a las problemáticas específicas del racismo y la xenofobia.
El análisis de sentimientos, por su parte, muestra que la mayoría de los tweets analizados poseen un tono neutro, aunque existe una tendencia hacia sentimientos negativos, especial- mente en momentos críticos como el conflicto con Marruecos y la guerra de Ucrania. Al analizar los sentimientos por tópicos, se destaca que los tópicos 3 y 8 presentan niveles más altos de sentimientos negativos, lo que refleja la importancia y la preocupación que los usuarios les otorgan, expresando emociones negativas hacia la política migratoria y el rechazo hacia la inmigración. Este resultado es de gran relevancia, ya que pone de manifiesto la necesidad de abordar estas problemáticas y trabajar en soluciones que fomenten la inclusión y la igualdad en la sociedad.

The growing use of social networks, particularly Twitter, has given users the ability to express their opinions without restrictions, making it an ideal platform to explore Spanish society’s perception of racism and xenophobia, issues that are increasingly relevant in global society. Understanding the feelings and emotions of Spaniards towards these issues becomes crucial in this context. In line with previous research on the perception of xenophobia and racism, this study employs topic modeling using the LDA (Latent Dirichlet Allocation) technique and the sentiment analysis tool VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner). Previous studies have shown that topic modeling using LDA is a widely used technique due to its effective results with large volumes of data. Likewise, several tools have been employed in sentiment analysis, most notably the use of dictionaries, which allows the recognition of informal language and its application in social network analysis.
By carrying out the topic modeling analysis, we were able to identify the 8 most relevant topics within the corpus examined. These topics cover a wide variety of thematic areas, such as “The war in Ukraine”, “Other invasion-related topics”, “Migration policy”, “Outsider comments”, “Cultural diversity and historical heritage”, “Migration and refugees”, “Immigration control” and “Refusal towards immigration”. Of these topics, 4 focus on migration-related issues, while the other 4 are related to different uses of the keywords, in contexts other than the specific issues of racism and xenophobia.
The sentiment analysis, on the other hand, shows that most of the tweets analyzed have a neutral tone, although there is a tendency towards negative sentiments, especially in critical moments such as the conflict with Morocco and the war in Ukraine. When analyzing sentiments by topic, it stands out that topics 3 and 8 present higher levels of negative sentiments, which reflects the importance and concern that users attach to them, expressing negative emotions towards migration policy and rejection of immigration. This result is of great relevance, as it highlights the need to address these issues and work on solutions that promote inclusion and equality in society.