Mapa de influencia política
argentina en redes sociales
ArgInfluence analiza quién influye a quién en el ecosistema político-mediático argentino en Twitter/X. 69 actores monitoreados: políticos, periodistas, medios e influencers digitales.
Qué analiza ArgInfluence
Red de influencia
Grafo dirigido de menciones, retweets y replies. PageRank para determinar quién fija la agenda política.
Posicionamiento ideológico
Eje X: espectro ED → EI. Eje Y: institucional vs. anti-sistema. Etiquetado manual curado con alta confianza.
Sincronización temática
Detecta si actores de distintos espacios publican sobre los mismos temas en ventanas de 6 horas. Basado en Maier et al. (2021).
Engagement real
Métrica compuesta: replies × 4 + likes × 3 + RT × 2 + views × 1. Diferencia notoriedad percibida de influencia real.
Actores emergentes
Detecta handles no mapeados mencionados con alta frecuencia por actores del seed. Señal temprana de nuevas voces relevantes.
Clasificación de temas
BART zero-shot classifica cada post en temas predefinidos (economía, seguridad, política exterior, etc.) sin entrenamiento específico.
Espectro ideológico cubierto
Cada actor tiene además un valor continuo de institucionalidad (0 = anti-sistema → 1 = institucional) que define su posición vertical en el grafo. Esto permite visualizar simultáneamente el posicionamiento ideológico y el grado de adhesión al sistema institucional.
Actores mapeados
Políticos (19)
- Javier Milei
- Victoria Villarruel
- Cristina Kirchner
- Axel Kicillof
- Mauricio Macri
- Patricia Bullrich
- Sergio Massa
+ 12 más
Periodistas (16)
- Eduardo Feinmann
- Luis Majul
- Alejandro Leuco
- Horacio Verbitsky
- Ernesto Tenembaum
- Nelson Castro
- Jonatan Viale
+ 9 más
Medios (10)
- La Nación
- Clarín
- Infobae
- TN
- Página 12
- El Destape
- A24
+ 3 más
Influencers digitales (22)
- Agustín Laje
- Jony Viale
- Lucas Romero
- Ofelia Fernández
- Juan Grabois
- Iñaki Gutiérrez
- Tomás Rebord
+ 15 más
Los datos completos están disponibles en seed_actors.json e ideology_labels.json bajo licencia CC BY 4.0.
Pipeline de análisis (7 etapas)
Scraping Twitter/X
twscrape recolecta hasta 200 tweets por actor en los últimos 30 días. Smart cutoff: retoma desde el último tweet guardado.
Persistencia Supabase
Posts guardados en PostgreSQL cloud con deduplicación. Datos de engagement: likes, retweets, replies, vistas.
Detección de temas (BART)
Clasificación zero-shot con facebook/bart-large-mnli vía HuggingFace API. Sin entrenamiento específico.
PageRank
NetworkX calcula PageRank sobre el grafo de menciones + RT + replies. Determina la influencia estructural de cada actor.
Influencia social compuesta
Combina PageRank con engagement ponderado. Diferencia la influencia de red de la capacidad de generar reacción.
Sincronización temática
Embeddings multilingual-e5-large + ventanas de 6h + ratio Poisson. Detecta coordinación temática entre pares de actores.
Exportación del grafo
spring_layout con X=espectro ideológico e Y=(1−institucional). Pyvis genera HTML interactivo con panel de detalle.
Preguntas de investigación que habilita
Aplicaciones
Consultoría política
Entender el ecosistema de influencia para diseñar estrategias de comunicación y posicionamiento.
Investigación académica
Dataset curado para estudios de comunicación política, análisis de redes y polarización.
Periodismo de datos
Visualización de relaciones entre actores para reportajes sobre el ecosistema político-mediático.