Las redes sociales desatan y viralizan más sentimientos de solidaridad interna e "intergrupal" en los países atacados que contenidos de hostilidad y rechazo hacia los países que han protagonizado la agresión.
Fuente: Blog de Orange
Los psicólogos de la Universidad de Cambridge han confirmado esto al investigar qué tipo de mensajes se viralizaron en Facebook y Twitter (ahora llamados X) en Ucrania durante los siete meses previos a la invasión de las tropas rusas en febrero de 2022 y durante los seis meses. . . . posteriores. Los hallazgos de su investigación se publican en la revista Nature Communications.
Los investigadores han descubierto que, mientras que los mensajes divisivos en las redes sociales son más populares en países como Estados Unidos, los mensajes relacionados con la solidaridad intragrupal y la unidad nacional se viralizan más en los países que han sido agredidos. Estos mensajes cobran mucha más importancia que los mensajes despectivos hacia los agresores.
Según Yara Kyrychenko, investigadora ucraniana del Laboratorio de Toma de Decisiones Sociales del Departamento de Psicología de Cambridge, los mensajes hostiles dirigidos a Rusia apenas se registraron, mientras que el sentimiento proucraniano, con eslóganes como "Gloria a Ucrania" y mensajes sobre el heroísmo militar. . de sus soldados, obtuvieron grandes cantidades de "me gusta" y fueron compartidos.
Los psicólogos de la Universidad de Cambridge han confirmado esto al investigar qué tipo de mensajes se viralizaron en Facebook y Twitter (ahora llamados X) en Ucrania durante los siete meses previos a la invasión de las tropas rusas en febrero de 2022 y durante los seis meses. . . . posteriores. Los hallazgos de su investigación se publican en la revista Nature Communications.
Según una investigación anterior del mismo laboratorio de Cambridge, la viralidad en las redes sociales estadounidenses está impulsada por la hostilidad y que las publicaciones que se burlan y critican a los bandos opuestos de las divisiones ideológicas tienen más probabilidades de llegar a audiencias más amplias.
Los investigadores utilizaron un modelo de lenguaje, una forma de IA similar a ChatGPT, para categorizar mejor los sentimientos y la motivación detrás de cada publicación en lugar de simplemente basarse en palabras clave. Lo entrenaron para analizar las publicaciones en Facebook y Twitter tanto antes como después de la invasión.
El estudio reveló que los tuits que expresaban solidaridad con el grupo y en defensa de Ucrania tenían una mayor probabilidad de obtener un 14 por ciento más de participación, en comparación con los que expresaban rechazo hacia los rusos, que tenían solo un 7 por ciento.
El estudio reveló que los tuits que expresaban solidaridad con el grupo y en defensa de Ucrania tenían una mayor probabilidad de obtener un 14 por ciento más de participación, en comparación con los que expresaban rechazo hacia los rusos, que tenían solo un 7 por ciento.
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