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Resumen: Trabajos recientes han aplicado el Marco de Políticas Narrativas (NPF) para examinar estrategias narrativas en debates de políticas en plataformas de redes sociales. Contribuimos a la literatura aplicando el NPF a los debates sobre la política de fracking en Nueva York utilizando herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural bien establecidas, incluyendo análisis de sentimiento. Combinamos este enfoque computacional con un codificado cualitativo manual de influenciadores de Twitter pro- y anti-fracking. Este enfoque nos permite considerar un corpus de tuits mucho más grande durante un período de tiempo mucho más largo que lo que se ha hecho hasta ahora. Adaptamos y probamos las proposiciones del NPF relacionadas con el uso de las estrategias de cambio diablo/ángel antes y después de un cambio importante en la política estatal, es decir, un moratorio estatal sobre el fracking hidráulico de alto volumen. En general, encontramos evidencia del uso de la estrategia narrativa de cambio diablo por parte de la coalición pro-fracking dirigida al Gobernador antes del moratorio. Después del moratorio, el porcentaje relativo de Tweets que contienen sentimientos de cambio diablo disminuye a medida que la coalición pro-fracking generalmente reduce su uso de lenguaje de cambio ángel sin un aumento correspondiente en el lenguaje de cambio diablo, mientras que, por el contrario, la coalición anti-fracking generalmente reduce su uso de lenguaje de cambio diablo sin un aumento general en el lenguaje de cambio ángel. Cuando cambiamos nuestro análisis a Tweets que contienen fracking y al Gobernador, encontramos una disminución similar en el lenguaje de cambio diablo entre los usuarios anti-fracking después de la prohibición. Nuestros hallazgos ofrecen lecciones para el uso de herramientas computacionales en el NPF como un enfoque para expandir la capacidad analítica y para la operacionalización de conceptos como estrategias narrativas y emprendedores políticos.
Pattison et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.
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