Un análisis de DataQu revela que el debate presidencial generó más de 16 mil comentarios y cerca de 900 mil reacciones en medios y redes sociales, consolidándose como uno de los eventos con mayor interacción digital del ciclo electoral.
Tras el debate presidencial de ayer entre Jeannette Jara y José Antonio Kast, DataQu, a través de su plataforma de análisis de opinión pública Cívica, realizó un monitoreo digital para medir la reacción ciudadana en medios y redes sociales durante las diez horas posteriores al evento.
Entre las 08:00 y las 18:00 horas, Cívica analizó 136 noticias, 16.744 comentarios y 866.958 reacciones, alcanzando un promedio de 51,78 reacciones por comentario, una cifra que evidencia un nivel de interacción excepcional dentro del periodo electoral. Los datos fueron recolectados desde medios nacionales y sus cuentas digitales, incluyendo Emol, BioBioChile, Teletrece, CNN Chile, 24Horas, TVN, MegaNoticias, Chilevisión, La Tercera, Cooperativa, The Clinic, entre otras plataformas informativas relevantes.
Los análisis muestran que el debate ARCHI generó un gran número de reacciones, mostró alta polarización y una similar cantidad de comentarios positivos y negativos hacia cada candidato.
En términos de volumen de conversación, ambos candidatos concentraron una alta cantidad de menciones y comentarios. Según el análisis de Cívica, Jeannette Jara registró 5.957 comentarios, mientras que José Antonio Kast acumuló 5.565 comentarios, reflejando una participación activa y transversal en las plataformas monitoreadas. Metodológicamente, para eliminar los sesgos de análisis, se dejaron afuera algunos comentarios, como por ejemplo, los que no mencionaban a los candidatos.
Respecto al sentimiento predominante, el análisis detectó una combinación de comentarios positivos y negativos hacia ambos postulantes. Del total de comentarios recibidos, Jara obtuvo 22,3% de comentarios positivos y 59,5% de negativos, mientras que Kast registró 23,4% de comentarios positivos y 59,1% de negativos, evidenciando una conversación polarizada en torno a ambos.
La metodología también incorpora un análisis de la aceptación y rechazo que reciben los candidatos según los comentarios en los que son mencionados. Cada comentario tiene asignado un nivel de aceptación y un nivel de rechazo, cuya suma siempre es igual a 1. De acuerdo con estos resultados, en promedio, los comentarios que mencionan a Jeannette Jara presentan un 74% de rechazo y un 26% de aceptación, mientras que en el caso de José Antonio Kast los comentarios registran en promedio un 64% de rechazo y un 36% de aceptación.
La investigación también mostró que el nivel de engagement de las interacciones fue particularmente alta, superando las 51 reacciones por comentario, lo que posiciona este debate entre los de mayor interacción digital del periodo electoral.
En relación con los sentimientos observados en las interacciones, en el caso de Jeannette Jara, el 26,9% de los comentarios que la mencionan fueron vinculados al sentimiento de “indignación”, mientras que un 10,1% con el de “ofensivo”. En el caso de Kast, el 27,5% de los comentarios que lo mencionan fueron vinculados con el sentimiento de “indignación” y el 9,6% con el de “sarcasmo”.
Metodología basada en Inteligencia Artificial
Cívica es una plataforma desarrollada por DataQu, especializada en análisis de opinión pública mediante Inteligencia Artificial y modelos avanzados de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) adaptados al contexto chileno. La herramienta permite analizar grandes volúmenes de comentarios en tiempo real, segmentar emociones, clasificar tono y medir niveles de polarización dentro de la conversación pública.
“Cívica aplica modelos de procesamiento del lenguaje natural y machine learning que permiten medir en tiempo real cómo evoluciona la conversación pública. No solo cuantificamos menciones, sino también emociones, tono y polarización, entregando una radiografía de la percepción ciudadana”, explicó Carlos Flores, CEO de DataQu.
