Descubriendo el sesgo de género en la interacción periodista-político: metodología de análisis

Tabla de enlaces

• Resumen e introducción
• Trabajo relacionado
• Recopilación de datos
• Metodología de análisis
• Resultados
• Limitaciones
• Discusión final
• Referencias

4. METODOLOGÍA DE ANÁLISIS

En este trabajo, realizamos principalmente un análisis cuantitativo para descubrir sesgos generales en la interacción entre periodistas y políticos indios. Específicamente, realizamos análisis de frecuencia mediante pruebas estadísticas, análisis de emociones y análisis de temas de los tweets recopilados.

Análisis estadístico de la frecuencia y popularidad de la interacción: para analizar el sesgo de género en la frecuencia de interacción entre periodistas y políticos, examinamos la popularidad de los tweets entre periodistas y políticos de todos los géneros de los políticos. Si los periodistas realmente promueven el sesgo de género, esperábamos ver más tuits de periodistas varones mencionando a políticos varones en comparación con los que mencionan a mujeres políticas. Esperamos que las periodistas tuiteen menos o tanto sobre los políticos hombres como sobre las mujeres políticas. Para comprobar si hay sesgos de género en la tracción que los tweets de los políticos reciben de los periodistas, también examinamos la popularidad de los tweets (a través de retweets, respuestas y me gusta para estos tweets). Utilizamos la prueba H de Kruskal-Wallis para determinar si existen diferencias significativas en diferentes categorías de tweets. Además, empleamos la prueba U de Mann-Whitney por pares para analizar las diferencias de popularidad entre nuestras cuatro categorías con mayor detalle.

Análisis de emociones: para examinar el sesgo de género en el contenido de los tweets dirigidos a políticos por periodistas, empleamos análisis de emociones de los tweets (usando TweetNLP, una herramienta de detección de emociones multilingüe específica de Twitter basada en un modelo de lenguaje grande de vanguardia [6]) de Categorías “MJ-MP”, “MJ-FP”, “FJ-MP” y “FJ-FP”. Específicamente, buscamos probar diferencias en estos tweets para expresiones de "ira", "alegría", "optimismo" y "tristeza". Utilizamos una prueba H de KruskalWallis para determinar si existen diferencias significativas en las puntuaciones de emoción de los tweets (a lo largo de las cuatro dimensiones) de nuestras categorías.