Estructura algorítmica y dinámicas de interacción en YouTube durante la pandemia
Este estudio analiza la dinámica de interacción de usuarios en YouTube durante las conferencias vespertinas sobre COVID-19 en México, considerando la interacción entre algoritmos, estructuras de red y eventos críticos de la pandemia. A partir de un corpus de 75,400 comentarios, se aplicaron análisis...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
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| Published: |
Departamento de Psicología y Comunicación de Texas A&M International University | Facultad de Trabajo Social y Desarrollo Humano de la Universidad Autónoma de Nuevo León
2026
|
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| author | Cruz-Mendoza, Erick |
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| collection | Artículos de Revistas UANL |
| description | Este estudio analiza la dinámica de interacción de usuarios en YouTube durante las conferencias vespertinas sobre COVID-19 en México, considerando la interacción entre algoritmos, estructuras de red y eventos críticos de la pandemia. A partir de un corpus de 75,400 comentarios, se aplicaron análisis de sentimiento, redes de réplica y series temporales para evaluar cómo la arquitectura algorítmica media en la visibilidad de los discursos y la expresión de voces disidentes. Los resultados muestran que la visibilidad selectiva amplifica ciertos discursos, las redes densas pueden fomentar encapsulamiento interactivo y los eventos críticos llegan a generar aperturas temporales de interacción. La investigación evidencia cómo las premisas de la Espiral del Silencio y las cámaras de eco se materializan en plataformas digitales, subrayando que los algoritmos no son neutrales y que diseños más equitativos podrían favorecer una expresión ciudadana más inclusiva en contextos de alta relevancia pública. |
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| id | gmjmexico-article-553 |
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| publisher | Departamento de Psicología y Comunicación de Texas A&M International University | Facultad de Trabajo Social y Desarrollo Humano de la Universidad Autónoma de Nuevo León |
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| spelling | gmjmexico-article-5532026-02-03T15:16:31Z Algorithmic Structure and Interaction Dynamics on YouTube during the Pandemic Estructura algorítmica y dinámicas de interacción en YouTube durante la pandemia Cruz-Mendoza, Erick digital public opinion social media algorithms spiral of silence echo chambers opinión pública digital algoritmos de redes sociales espiral del silencio cámaras de eco This study examines the dynamics of user interaction on YouTube during the evening press conferences on COVID-19 in Mexico, considering the interplay between algorithms, network structures, and critical events of the pandemic. Drawing on a corpus of 75,400 comments, the study employs sentiment analysis, reply network analysis, and time-series analysis to assess how algorithmic architecture mediates the visibility of discourses and the expression of dissenting voices. The findings indicate that selective visibility amplifies certain discourses, dense networks may foster interactive encapsulation, and critical events can generate temporary openings for interaction. The study demonstrates how the premises of the Spiral of Silence and echo chambers materialize on digital platforms, underscoring that algorithms are not neutral and that more equitable designs could promote more inclusive citizen expression in contexts of high public relevance. Este estudio analiza la dinámica de interacción de usuarios en YouTube durante las conferencias vespertinas sobre COVID-19 en México, considerando la interacción entre algoritmos, estructuras de red y eventos críticos de la pandemia. A partir de un corpus de 75,400 comentarios, se aplicaron análisis de sentimiento, redes de réplica y series temporales para evaluar cómo la arquitectura algorítmica media en la visibilidad de los discursos y la expresión de voces disidentes. Los resultados muestran que la visibilidad selectiva amplifica ciertos discursos, las redes densas pueden fomentar encapsulamiento interactivo y los eventos críticos llegan a generar aperturas temporales de interacción. La investigación evidencia cómo las premisas de la Espiral del Silencio y las cámaras de eco se materializan en plataformas digitales, subrayando que los algoritmos no son neutrales y que diseños más equitativos podrían favorecer una expresión ciudadana más inclusiva en contextos de alta relevancia pública. Departamento de Psicología y Comunicación de Texas A&M International University | Facultad de Trabajo Social y Desarrollo Humano de la Universidad Autónoma de Nuevo León 2026-01-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-reviewed Article Artículo evaluado por pares application/pdf https://gmjmexico.uanl.mx/index.php/GMJ_EI/article/view/553 10.29105/gmjmx23.44-553 Global Media Journal México; Vol. 23 No. 44 (2026): January - June; 57-80 Global Media Journal México; Vol. 23 Núm. 44 (2026): Enero - Junio; 57-80 2007-2031 spa https://gmjmexico.uanl.mx/index.php/GMJ_EI/article/view/553/547 Derechos de autor 2026 Global Media Journal México https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
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