Política, Twitter y Covid-19: Percepción del turismo extranjero durante la desescalada en España en la campaña política de Díaz Ayuso

543Estud. mensaje period. 29(3) 2023: 543-553 ESTUDIOS Estudios sobre el Mensaje Periodístico ISSN-e: 1988-2696 https://dx.doi.org/10.5209/esmp.84891 Política, Twitter y Covid-19: Percepción del turismo extranjero durante la desescalada en España en la campaña política de Díaz Ayuso Manuel Blanco Pérez1 Recibido: 27 de noviembre de 2022 / Aceptado: 20 de febrero de 2023 Resumen. Nuestra propuesta tiene el objetivo de analizar, mediante herramientas digitales cuantitativas y cualitativas, los mensajes que trataron la llegada de turistas extranjeros, y las palabras que se emplearon en los tuits al respecto, en la primavera del 2021, coincidente con las elecciones a la Comunidad de Madrid, cuya presidenta Díaz Ayuso revalidó su presidencia. Es por tanto un análisis que posee interés periodístico, político, y que nos permite conocer el estado institucional del país. Nos centramos en las palabras clave, es decir, significativamente más frecuentes en el corpus de estudio que en el corpus de comparación, así como en las combinaciones de palabras significativamente frecuentes, mediante la aplicación Sketch Engine, que calcula una puntuación para cada elemento. Aportamos claves para entender cómo de profundo es el mecanismo de generación de opinión pública en las redes, en un momento en que ya esto ya no es monopolio del periodismo. Palabras clave: redes sociales; periodismo de datos; Twitter; desescalada; campaña electoral. [en] Politics, Twitter and Covid-19: Perception of foreign tourism during de-escalation in Spain in Díaz Ayuso’s political campaign Abstract. Our proposal aims to analyze, using quantitative and qualitative digital tools, the messages that dealt with the arrival of foreign tourists, and the words that were used in the tweets in this regard, in the spring of 2021, coinciding with the elections to the Community of Madrid, whose president Díaz Ayuso revalidated her presidency. It is therefore an analysis that is of journalistic and political interest, and which provides us with an insight into the institutional state of the country. In this study we focus on key words, i.e. significantly more frequent in the study corpus than in the comparison corpus, as well as on the combinations of significantly frequent words, using the Sketch Engine application, which calculates a score for each element. We provide clues to understand how deep the mechanism of public opinion generation is in the networks, at a time when it is no longer the monopoly of journalism. Keywords: social media; data journalism; Twitter; de-escalation; electoral campaign. Sumario: 1. Introducción. 2. Estado de la cuestión. 3. Metodología. 4. Análisis y resultados. 5. Discusión y Conclusiones. 6. Referencias Bibliográficas. Cómo citar: Blanco-Pérez, M. (2023). Política, Twitter y Covid-19: Percepción del turismo extranjero durante la desescalada en España en la campaña política de Díaz Ayuso. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 29 (3), 543-553. https://dx.doi.org/10.5209/ esmp.84891 1 Universidad de Sevilla (España) E-mail: [email protected] 1. Introducción Luego del estado de alarma que terminó en España el 9 de mayo del 2021, como consecuencia de la Covid-19, el esfuerzo colectivo del país, y de la mayoría de la clase política, se destinó -al menos formalmente- a la recuperación de la economía española. Uno de los sectores estratégicos de España es el turismo extranjero y su aporte a las arcas públicas. Ya desde el mes de marzo de 2021, la Comunidad de Madrid ofrece de manera manifiesta una relajación en las férreas medidas anti-Covid-19 en el mundo de la hostelería, en lo que los turistas más jóvenes extranjeros, principalmente de Francia (donde las medidas de clausura de locales de ocio nocturno eran mucho más duras), entendieron como un reclamo para acudir a la capital madrileña. En el mes de marzo de 2021, la campaña de vacunación apenas había comenzado en la población civil europea y española, y era prácticamente imposible encontrar a personas de menos de 80 años con alguna dosis de la vacuna inyectada. Por ello, en aquellos meses, el ocio nocturno seguía –a excepción de la capital madrileña– prácticamente bloqueado en el conjunto del Estado, incluyendo toque de queda y cierres perimetrales entre comunidades autónomas. La medida para fomentar el turismo extranjero en Madrid, además, tenía una indudable vinculación con las inminentes elecciones a la Comu- FOLIO No borrar 544 Blanco-Pérez, M. Estud. mensaje period. 29(3) 2023: 543-553 nidad de Madrid, cuya presidenta había ya amagado antes con convocar en verano de 2020 y que, finalmente, se celebraron el 4 de mayo de 2021. Antes, el 10 de marzo de 2021, el Partido Socialista Obrero Español (PSOE) y Ciudadanos (Cs) anunciaron un acuerdo de moción de censura contra el gobierno de la Región de Murcia y contra el Ayuntamiento de Murcia, en ambos casos gobernado por el Partido Popular (PP) en coalición con Cs desde 2019. Aunque finalmente la moción no prosperó, la presidenta de la Comunidad de Madrid, temiendo que su propio socio de Gobierno, Cs, hiciera lo mismo en la Comunidad de Madrid, y ante las buenas expectativas electorales que fijaban algunas encuestas, convoca elecciones anticipadas para el 4 de mayo de 2021. La campaña de estas elecciones tuvo una presencia en redes sociales aún más manifiesta que las anteriores, con una gran polarización, y que se reflejó en múltiples aspectos, uno de ellos el récord en participación ciudadana en los comicios y los minutos en televisión lineal dedicados a comentar la actualidad de las redes, y muy especialmente, Twitter. De esta forma, en esos tres meses decisivos se combinaron varios factores: comienzo de vacunación a población civil menor de 80 años, desescalada de geometría variable con ocio nocturno cerrado (en prácticamente todas las comunidades autónomas: Andalucía, Cataluña, etc.) y, paralelamente, relajación en las medidas de la Comunidad de Madrid, a la que acuden en avión los extranjeros (en ese momento aún había cierre perimetral entre comunidades), y contienda electoral por las elecciones del 4 de mayo. 2. Estado de la cuestión Todos los factores anteriormente expuestos, combinados entre sí, se traducen y traslucen en un tráfico inusual en las redes esos meses, y en concreto en Twitter: esta red social ya se había convertido antes en la herramienta natural de otros conflictos sociales y políticos, incluso de altavoz social en casos de atentados terroristas (Suau-Gomila, Mora-Rodriguez & Pont-Sorribes, 2022). Los medios generalistas de televisión lineal, especialmente vinculado a nuevas formas políticas de populismo en el sur de Europa (Donofrío, 2022), y la prensa del día, especialmente desde la irrupción de las nuevas tecnologías (Blanco- Pérez, 2020b), ya no tienen la exclusividad a la hora de crear opinión pública, y las redes sociales han demostrado tener un poder incontestable, especialmente en época de pandemia y de elecciones, cosa que, como apuntan algunos trabajos, se venía constatando en las últimas elecciones (Crespo-Martínez & Melero-López, 2022). Twitter se ha convertido en la gran máquina de generación de opinión pública, incluso por encima del periodismo clásico (Porto-López, 2019). Si bien se da una relación especial, en los social media y en la era Netflix, entre la imagen y la palabra con respecto al canon estético del periodismo (Blanco-Pérez, 2020a), nosotros nos hemos centrado, en esta ocasión, sólo en la dimensión textual de Twitter prescindiendo del aparataje fotográfico y visual digital (Blanco-Pérez & Parejo, 2021). Por ello, un análisis en profundidad con datos masivos del tráfico de la red de estos meses, en España, proporciona un reflejo del estado social en este periodo y, por tanto, suponen un documento de enorme valor para el análisis comunicativo, político y periodístico, que nos permiten estructurar con datos varias hipótesis y líneas de trabajo. En este contexto, el artículo que presentamos analiza los mensajes emitidos en Twitter sobre el turismo extranjero, a partir de las búsquedas “turistas franceses”, “turistas extranjeros”, “turismo extranjero”, “Madrid + turista”, “Madrid + turismo” entre los días 6 de marzo de 2021 a las 7:00h y 9 de mayo de 2021 a las 24:00h. Ese día último, habiéndose celebrado ya las elecciones a la Comunidad de Madrid cinco días antes, y con una campaña de vacunación entre las más eficientes del mundo, se cerrará el estado de alarma aprobado en su día por el Gobierno de España. Partimos de la base de una Covid-19 que ha marcado al turismo en un momento especialmente procli- ve para las llamadas fake news y la desinformación (Barrientos-Báez et al., 2021). Llevamos a cabo dos tipos de análisis: el primero se centra en determinar el tráfico la red de tuits y retuits en torno a ese tema: se han obtenido un total de 598.759 palabras para cribar. Para ello empleamos distintas herramientas computacionales basadas en R y Python. A continuación, como tipo de análisis de contenido adaptado a grandes cantidades de texto empleamos el análisis de palabras clave. A nuestro juicio, el análisis de palabras clave y de las palabras que se combinan con ellas en el contexto, es una metodología idónea para este tipo de estudios, principalmente porque, a través de estos, podemos tener reafirmación o rechazo de algunas de las hipótesis que se manejan en campos trasversales como las ciencias políticas, la sociología o la estadística, entre otros. Resaltamos varias cuestiones: por un lado, que la palabra más usada durante esos tres meses vinculada a este tema es, con diferencia, “Ayuso”, el apellido de la presidenta de la Comunidad de Madrid, lo cual refleja claramente el tipo de campaña personalista que se llevaría a cabo en esos meses, pero, y esto no es menos importante, abre la puerta a sugerentes reflexiones sobre el periodo actual de debilitamiento de las estructuras políticas tradicionales y el populismo de ideas simples y repetitivas como propuesta de resolución de los muchos y variados problemas ciudadanos, especialmente en pandemia, así como la traslación de todo ello al universo de la red. Por otro lado, se trata de un tema que llegó a ser tendencia durante varios días de forma intermitente, y que ocupó puestos relevantes en las noticias continentales de toda la Unión Europea, con imágenes icónicas que supieron hacer de sinécdoque política del tópico de España como destino de “turismo de borrachera”. Todas las fuerzas políticas de España, y todos sus líderes, se vieron obligados a posicionarse, ya fuera en 545Blanco-Pérez, M. Estud. mensaje period. 29(3) 2023: 543-553 un sentido u otro, con respecto a este ruido de redes, con diferentes intensidades, durante los tres meses de la primavera de 2021 en España. Partimos de un contexto social en que el periodismo tradicional ha perdido monopolio de la generación de opinión pública, y ello es causa y consecuencia a la vez, de la proliferación de las redes, hecho especialmente visible en los diferentes movimientos sociales y/o colectivos ya de forma previa a la Covid-19 (García-Acosta & Gómez-Masjuán, 2022). Son, por tanto, varios los conceptos fundamentales que es necesario recuperar para comprender la importancia del análisis de palabras masivas en Twitter. El primero de ellos es el de desinformación, es decir, la proliferación de noticias falsas o fake news (Al- Rawi, 2019), que algunos autores afirman está en la génesis misma del uso de Twitter (Fenoll, Cárcamo- Ulloa & Saez-Trumper, 2018) y que, en este caso analizado, se muestra, al igual que en otros, como amplificación de unos mensajes muy poco reflexivos, con grandes dosis de viralidad en red y el de discurso de odio y agresividad comunicativa (Blanco-Pérez & Sánchez-Saus-Laserna, 2020). Al igual que los retuits, que ya han sido origen de estudios académicos sobre su uso como herramienta política (Sacaluga- Rodríguez, Pérez-Sánchez & García-García, 2017), y el estudio de algunos de los hashtags que más se usaron durante la pandemia de la Covid-19 (Vela Delfa, Cantamutto, & Núñez-Cansado, 2021), estos mecanismos comunicativos verbalizan, a través de los tuits, todo tipo de sentimientos para con la clase política, de manera apasionada, irreflexiva y febril pese a tratarse de la Covid-19 o, precisamente, por eso mismo. Estos procesos comunicativos han estado dirigidos, además de los políticos y los responsables de la gestión de la crisis, a ciudadanos anónimos que, de este modo, pasan a ser la diana de buena parte de los mensajes en clave electoral que circularon por la red, ya sea buscando la aprobación de esa llegada de turistas en mitad de la desescalada o, al contrario, buscando su condena. Por ello es fácil vincular Twitter a prácticamente cualquier tipo de militancia o ciberactivismo político (Carrasco-Polaino, Lafuente- Pérez & Luna-García, 2022). 3. Metodología En el presente trabajo vamos a analizar, por tanto, redes y textos, y, en particular, las palabras usadas en dichos textos. Para ello emplearemos la lingüística de corpus: una metodología de estudio que nos permite trabajar directamente en contextos auténticos con grandes cantidades de texto (casi 600.000 tuits, en nuestro caso), asegurando la fiabilidad de los análisis cuantitativos y cualitativos y la comparación posterior con otros trabajos. Aunque los estudios de la Web como corpus existen desde que existe Internet, en los últimos años empieza a ser un tema de investigación muy fructífero incluso en español (Sánchez-Saus- Laserna, 2018, 2022, 2023). El análisis de palabras clave nos obliga a trabajar con nuestro corpus de estudio y con otro de comparación, que nos permite observar qué palabras son especialmente relevantes en un texto con respecto a la norma, y no simplemente las palabras más frecuentes, de manera que podemos asumir que hay una relación entre la frecuencia de la palabra y su relevancia en el discurso y en la construcción de representaciones (Scott & Tribble, 2006; Duque, 2014). Nuestra propuesta, por tanto, tiene el objetivo de analizar, mediante herramientas propias del análisis de corpus, tanto cuantitativas como cualitativas, los mensajes que trataron la llegada de turistas extranjeros, particularmente franceses, en esas fechas y las palabras que se emplearon en los tuits que lo contenían, en el contexto de la primavera del 2021, previo a la campaña de vacunaciones masivas, en plena Covid-19 en España y coincidentes con las elecciones a la Comunidad de Madrid, cuya presidenta revalidó, gracias a dicha campaña, su presidencia al frente de dicha institución. Es por tanto un análisis que posee interés político, y que nos permite conocer el estado institucional del país, por primera vez con un gobierno nacional de coalición desde 1936, en una de las épocas socialmente más convulsas desde el restablecimiento de la democracia. Hemos trabajado con diferentes herramientas de extracción y análisis. Dentro de los estudios sobre comunicación mediada por ordenador (CMO) son cada vez más frecuentes los estudios que emplean, para el análisis de la comunicación digital, lenguajes computacionales como Python y R, que permiten realizar búsquedas dentro de las enormes bases de datos que son las redes sociales y, además, analizar de muy diversas maneras grandes cantidades de tex- to. En este estudio empleamos el paquete de R rtweet (Kearny, 2019). Además, las palabras clave del texto y el análisis de las palabras con las que se combinan, han sido extraídas empleando el software de análisis de corpus Sketch Engine (Kilgarriff et al., 2014). Una vez extraídos todos los datos de los tuits, se eliminaron los tuits repetidos y se limpió el resultado de la búsqueda de tuits que no procedieran de España o no hicieran referencia a la situación en España. Esta metodología de trabajo permite la automatización del análisis, que en el caso de este trabajo es fundamental, pues analiza el contenido de 20.610 tuits, que contienen a su vez 598.759 palabras (una vez eliminados nombres de usuario, hashtags y url de los textos). Estos tuits fueron, a su vez, retuiteados 192.041 veces y marcados como “me gusta” 529.515 veces. Cribar tal volumen masivo de datos habría sido una empresa del todo imposible de haberse tenido que hacer manualmente. Para esta automatización de proceso de análisis, y dado que el análisis de palabras clave parte de una comparación entre corpus, Sketch Engine se convierte en una herramienta de gran utilidad. Esta plataforma de análisis de corpus textuales permite la extracción, entre otros datos, de palabras frecuentes, palabras clave y n-gramas, y cuenta con un corpus de compara- 546 Blanco-Pérez, M. Estud. mensaje period. 29(3) 2023: 543-553 ción de gran tamaño, el Tenten18, y con un lematizador asociado a él. La fase de lematización permite trabajar con la forma canónica o lema de cada palabra, de manera que se contabilicen juntas todas las variantes flexivas (variantes de género, número o debidas a conjugación verbal, así como variantes ortográficas). No obstante, muchos elementos léxicos propios del registro coloquial habitual en redes sociales han tenido que ser lematizados a mano en el corpus, antes de que lo introdujéramos en Sketch Engine. En este estudio nos centramos en las palabras clave, es decir, significativamente más frecuentes en el corpus de estudio que en el corpus de comparación, así como en las combinaciones de palabras significativamente frecuentes. Para determinar esta significatividad Sketch Engine calcula un score para cada uno de los elementos de la siguiente manera (Kilgarriff et al., 2014): “Key words are words typical of a focus corpus (a corpus we are interested in) in contrast to a reference corpus (usually a general corpus in the same language as the focus corpus). The keyness score of a word is calculated according to the following formula: fpmfocus + n fpmref + n where fpmfocus is the normalized (per million) frequency of the word in the focus corpus, fpmref is the normalized (per million) frequency of the word in the reference corpus, n is the simple Maths (smoothing) parameter (n= 1 is the default value)”. 4. Análisis y Resultados Como hemos indicado anteriormente, para el estudio de las palabras clave del corpus se han recuperado 20.610 tuits emitidos entre el 6 de marzo del 2021 a las 7:00h y el 9 de mayo del 2021 a las 24:00h, buscando los siguientes términos: “turistas franceses”, “turistas extranjeros”, “turismo extranjero”, “Madrid + turista”, “Madrid + turismo”. Ese corpus ha sido tuiteado por 14.196 usuarios diferentes, lo que nos permite afirmar que no se trató de una campaña orquestada (ni por un partido político u otro) ni por militantes organizados, cosa nada descartable a priori vista la polarización máxima con la que transcurrió la campaña electoral por la Comunidad de Madrid –que transcurrió junto en el momento de nuestro muestreo–. Sencillamente este fue un tema del que la sociedad estaba hablando y creando opinión pública. Aunque el tema comienza a discutirse a principios de marzo, la distribución de los tuits por día revela picos los días 24, 27, 29 y 30 de marzo de 2021. En abril y principios de mayo aún resuena, pero con mucha menos relevancia. Tabla 1. 20 palabras clave a partir de las búsquedas: “turistas franceses”, “turistas extranjeros”, “turismo extranjero”, “Madrid + turista”, “Madrid + turismo” Palabra clave Frecuencia absoluta Frecuencia absoluta en el corpus de comparación Frecuencia relativa (por millón de palabras) Frecuencia relativa (por millón de palabras) en el corpus de comparación Score turista francés 2273 1230 3169.75537 0.06057 2989.667 turismo de borrachera 1763 451 2458.54785 0.02221 2406.109 turista extranjero 2070 19071 2886.66699 0.93915 1489.140 turismo extranjero 698 3157 973.37854 0.15547 843.277 llegada de turista 362 7638 504.81808 0.37613 367.565 desfase de turista 252 0 351.42032 0.00000 352.420 fiesta ilegal 182 344 253.80357 0.01694 250.559 PCR negativa 152 68 211.96782 0.00335 212.257 entrada de turista 153 1027 213.36234 0.05057 204.043 turismo francés 134 271 186.86636 0.01335 185.392 cierre perimetral 151 2899 210.57329 0.14276 185.142 Magaluf de Europa 130 0 181.28827 0.00000 182.288 llegada de turista extranjero 134 748 186.86636 0.03684 181.192 turista de borrachera 126 22 175.71016 0.00108 176.519 turista alemán 138 2135 192.44446 0.10514 175.041 turista borracho 123 107 171.52658 0.00527 171.622 turismo cultural 207 16436 288.66669 0.80939 160.091 toque de queda 180 12074 251.01451 0.59458 158.044 playa de Madrid 95 347 132.47989 0.01709 131.237 Fuente: elaboración propia. 547Blanco-Pérez, M. Estud. mensaje period. 29(3) 2023: 543-553 La imagen que los medios han ido vertiendo del turismo extranjero en los últimos años en España ha estado fuertemente tamizada con una visión muy crítica (Galvín, 2018). Tal y como se aprecia en la lista previa, ya en plena pandemia de la Covid-19, los primeros términos con los que se combina “turista” o “turismo” son nociones como “borrachera”, “borracho”, “desfase”, “fiesta ilegal” o “Magaluf de Europa”, comparando la situación en Madrid con la que se da en la localidad mallorquina, Magaluf, prototipo, en el imaginario español, de lugar de turismo barato al que acuden turistas sobre todo británicos y alemanes a beber alcohol y hacer fiestas (Abril-Sellarés et al., 2015). Es reseñable, además, que la procedencia de los turistas a los que se les critica sea Francia, cuando normalmente la imagen de turista de borrachera ha sido la dada por británicos y, en segundo lugar, por alemanes. La razón de esto estriba en que Francia era mucho más permisiva con la salida de sus habitantes y, al volver estos de vacaciones, no tenían obligación de guardar cuarentena, como sí a los alemanes y británicos. En cambio, el alcalde de la capital, José Luis Martínez-Almeida, aseguraba que los turistas extranjeros no acudían a Madrid para beber por las restricciones más laxas, sino por el “atractivo innegable” de ser la “única gran capital europea” que tiene “abierta prácticamente toda la cultura” (Cabo & Garrido, 2021). Sin embargo, un breve análisis a las portadas de los principales rotativos españoles nos permite comprender que, en términos generales, hay cierta correlación entre el discurso mediático generalizado por los principales diarios y las palabras más usadas por las redes. Sketch Engine nos permite, además, fijarnos en las palabras que más frecuentemente acompañan a otra. La figura X, a continuación, muestra los modificadores habituales de “turista”: vemos que, en el corpus, esta palabra ha estado asociada a la procedencia (“francés”, “extranjero”, “alemán”, “nacional”, “europeo”, “de Europa”, “internacional”), pero también a “borracho, “de juerga”, “de borrachera”, “de botella” y “de fiesta”. Tabla 2. Sustantivos y adjetivos relacionados con “turista”. Keyword Gramrel Collocate Freq Score turista modifiers of X 5166 47.3 francés 2131 13.090 extranjero 2029 12.990 borracho 137 9.690 alemán 134 9.670 nacional 95 9.120 europeo 70 8.650 internacional 50 8.240 turista X de ... 548 5.02 fiesta 46 10.840 país 38 10.810 borrachera 145 10.770 Madrid 63 9.560 juerga 11 9.280 botella 11 9.210 Europa 16 8.980 Fuente: elaboración propia. Como sabemos por el contexto, la palabra “turismo/turista” también aparece vinculado al “turismo cultural”, pero referido casi siempre de manera irónica. Las imágenes que acompañan a muchos de los tuits que hacen referencia a lo cultural revelan ese tono humorístico e irónico. A continuación, y por ejemplificar a qué nos referimos, transcribimos dos tuits, cada uno de los cuales lleva adjunta una fotografía real, que ofrecen esa visión caústica e irónica del turismo extranjero en la desescalada: “Turistas franceses emocionados tras visitar el Museo Reina Sofía” https://t.co/IYYyiYuUwA (@LesBauxdeProven, 2021/03/29 11:12:06), y “Qué tíos! Los turistas franceses guardando cola en la puerta, para entrar los primeros a ver las Meninas, qué pasión traen los Gabachos...” (@Rubiapeleona1, 2021/03/25 12:31:09) 548 Blanco-Pérez, M. Estud. mensaje period. 29(3) 2023: 543-553 Tabla 3. Sustantivos y adjetivos relacionados con “turismo” Keyword Gramrel Collocate Freq Score turismo modifiers of X 1838 24.1 extranjero 675 12.160 cultural 210 11.610 nacional 124 10.820 francés 144 9.970 europeo 48 9.370 internacional 38 9.220 turismo X de ... 2609 34.3 borrachera 1882 13.640 calidad 49 9.230 Madrid 90 9.150 botella 31 8.570 museo 30 8.490 fiesta 31 8.360 Fuente: elaboración propia. Algunos otros ejemplos de tuits que hacen referencia a “turismo de borrachera” son: “Lo de los franceses en Madrid ... es cómo los ingleses en Magaluf. Turismo de Borrachera en plena pandemia, si esto es lo que quiere Madrid que se lo coman con patatas que el resto del mundo sabe que Ayuso es una Bolsonaro cañí” (@arandilla1, 2021/03/06 15:54:55), o “Ayuso ha hecho de Madrid el nuevo Magaluf. Turismo de borrachera, delincuencia, suciedad y caos. Para tener una economía un poquito mejor a cambio de mas contagiados y muertos. Es una vergüenza par lo que esta quedando la capital de España. Nunca estuvo así” (@ tahilamb, 2021/03/07 13:43:47). Fijémonos ahora en las palabras frecuentes más significativas: Tabla 4. Frecuencia de uso de las palabras más significativas Palabra clave Frecuencia absoluta Frecuencia absoluta en el corpus de comparación Frecuencia relativa (por millón de palabras) Frecuencia relativa (por millón de palabras) en el corpus de comparación Score Ayuso 2842 10213 3963.24023 0.50294 2637.659 Magaluf 1820 2517 2538.03564 0.12395 2259.030 borrachera 2433 25322 3392.87939 1.24698 1510.417 Covid 446 3 621.95819 0.00015 622.866 turista 10914 651369 15219.84668 32.07664 460.169 pandemia 739 36061 1030.55408 1.77582 371.621 Barajas 611 42377 852.05481 2.08685 276.351 PCR 535 36576 746.07092 1.80118 266.698 Cintora 199 1492 277.51050 0.07347 259.448 emborrachar 302 27948 421.14658 1.37630 177.649 desfase 294 28420 409.99039 1.39954 171.279 Almeida 338 36788 471.34949 1.81162 167.999 CC. AA. 319 37553 444.85352 1.84930 156.478 contagio 545 90007 760.01617 4.43239 140.089 turismo 7615 1618483 10619.30859 79.70214 131.599 549Blanco-Pérez, M. Estud. mensaje period. 29(3) 2023: 543-553 Palabra clave Frecuencia absoluta Frecuencia absoluta en el corpus de comparación Frecuencia relativa (por millón de palabras) Frecuencia relativa (por millón de palabras) en el corpus de comparación Score Ábalos 95 2373 132.47989 0.11686 119.514 borracho 475 106415 662.40 5.24 106.3 Gabilondo 136 17051 189.66 0.84 103.6 Madrid 15615 4,429,115 21,775.51 218.11 99.4 Fuente: elaboración propia. La primera palabra es “Ayuso”, presidenta de la Comunidad de Madrid. Las críticas vertidas en redes por la presencia de extranjeros y, supuestamente como consecuencia de ello, la complicación en la pandemia, culpabilizan, en su mayoría, a la propia presidenta. La palabra “Ayuso” aparece seguida en segunda posición de “Magaluf”, ello sugiere que aparece en tan destacado puesto en la tabla porque se compara constantemente Madrid con el propio Magaluf. Es decir, Magaluf como prototipo de destino turístico de baja calidad, asociado a tráfico ingente de “turistas de borrachera” que, además, consumen poco de la oferta cultural del entorno y vienen animados por los bajos precios de bebidas alcohólicas y hoteles/ pisos turísticos. Algunos tuits se plantean en términos muy irónicos, algunos de los cuales van en la línea del citado: “Ayuso consiguió hacer de Madrid una Magaluf peninsular y ahora queréis echarla, desagradecidos” (@_ivlg, 2021/03/07 22:01:22). O “Ayuso ha convertido Madrid en el 100 Montaditos de toda Europa. Solo le falta venirse por aquí a repartir flyers de 2x1. Esto no puede seguir así. Los madrileños estamos agotados de que Madrid sea esta especie de Magaluf cutre. Madrid es algo más que cubatas y turistas de juerga” (@P_GomezPerpinya, 2021/03/27 22:50:22), o este último: “El Madrid de @IDiazAyuso y de @ AlmeidaPP_ es el nuevo Magaluf. En plena pandemia, estos dos mediocres permiten que tantos turistas festejen por las calles como si no pasara nada. Tanto sufrimiento, tanto personal sanitario al límite... ¡El próximo #4M a votar mucho y bien!” (@_Gafas_y_ reloj_, 2021/03/15 19:30:16). El software Sketch Engine nos permite observar qué se dice de Ayuso en el corpus. Nos parece especialmente interesante la cantidad de verbos diferentes de los que “Ayuso” es sujeto y también los adjetivos con los que se la caracteriza, así como sus adjetivos: Tabla 5. Frecuencia de la palabra “Ayuso” y sus adjetivos frecuentes. Keyword Gramrel Collocate Freq Score Ayuso verbs modified by X 949 33.4 decir 87 11.080 defender 52 10.690 ser 138 10.190 haber 79 10.070 convertir 32 10.050 gobernar 21 9.410 estar 38 9.290 hacer 25 9.260 querer 22 9.170 tener 30 8.970 pedir 13 8.710 Ayuso ser adjectives after X 17 12.3 culpable 2 11.140 determinante 1 10.830 perjudicial 1 10.830 pariente 1 10.830 patriótico 1 10.830 550 Blanco-Pérez, M. Estud. mensaje period. 29(3) 2023: 543-553 Keyword Gramrel Collocate Freq Score enorme 1 10.830 bondadoso 1 10.830 desastroso 1 10.680 demencial 1 10.480 irresponsable 1 10.250 brutal 1 10.190 importante 1 9.570 tonto 1 9.450 capaz 1 9.390 malo 1 9.360 responsable 1 9.140 Fuente: elaboración propia. Las primeras posiciones las ocupan aquellas palabras que imprimen personalismo en la gestión de gobierno, “decir”, “defender”, “ser”, “haber”, “convertir”, etc. De modo que su presencia en las redes se asocia a verbos que requieren proactividad y liderazgo, aunque son neutros en tanto precisan de un contexto para adquirir su valor pleno. Hay que acudir al puesto número 33 de la tabla para poder encontrar un verbo inequívocamente peyorativo, “arrasa”, siendo los 32 previos neutros, solo interpretables en función del contexto. La presencia de la presidenta es abrumadora en redes, acaparando el objeto de todas las críticas y también loas. Esta tendencia personalista se constató en los propios resultados de las elecciones, sin demasiada presencia de los cuadros de militancia de su partido, el PP, en ocasiones con alguna publicidad en la que se omitían las propias siglas de su partido, el PP, y que ella decidió usar de forma muy personalista. La “marca Ayuso” multiplicó por más de dos el resultado en escaños de las anteriores elecciones de la “marca PP”. Es muy interesante observar cómo el otro extremo de la polarización se concentra en torno al término “Barajas”, el aeropuerto de Madrid. Si las críticas a Ayuso vienen por permitir el turismo extranjero de borrachera en las calles, al Gobierno central se le critica por permitir que estos turistas entren, fundamentalmente, por el aeropuerto. El aeropuerto de Barajas, por tanto, se muestra como un “coladero” por el que entran los turistas extranjeros, y que es competencia del PSOE + UP (del Gobierno central) y, concretamente, del ministro Ábalos (PSOE), quien es culpable de no cerrarlo. El aeropuerto permaneció con mucha actividad incluso en momentos de cierres perimetrales entre comunidades autónomas, es decir: que, en estos meses, marzo/abril/mayo de 2021 un extremeño no podía viajar a Madrid, pero un francés, vía Barajas, sí podía viajar en avión de París a Madrid. Ello fue muy criticado y, además, objeto de disputa política, pues la Comunidad de Madrid alegaba que era responsabilidad del gobierno central y, a su vez, el gobierno central afirmaba que correspondía a la propia ser estrictos en el cumplimiento de los toque de queda y cierre de hostelería, cuya dejación era, a juicio del gobierno central, la que provocaba el efecto reclamo. Como venimos señalando en el presente trabajo, el interés general de las redes dista mucho de ser la pandemia y sus efectos sobre la población, sino que, más bien, se utilizó ese argumento como combustible de artillería electoral, en uno u otro sentido de la polarizada contienda por la Comunidad de Madrid. Algunos ejemplos de tuits donde aparece el aeropuerto madrileño son los siguientes: “Macron mandando franceses a Barajas. PSOE-Podemos abriéndoles las puertas sin control a los turistas” (@A_O_R_80, 2021/04/01 13:33:51), o: “jaja el PP de Madrid instando al Gobierno a que cierre el aeropuerto de Barajas si consideran que el turismo que llega es de borrachera. Hay que tener la cara bien dura, pero ya os digo que muchísimo más dura hay que tenerla para ver todo esto y echar su papeleta en la urna” (@AdTruglio, 2021/03/24 13:55:13). Por último, y por ofrecer brevemente cómo el periodismo tradicional (televisivo, en este caso), recogió lo que sucedía en la red, fue especialmente reseñable la propuesta del periodista de TVE Jesús Cintora, quien ofreció en su recién estrenado programa en TVE1 Las cosas claras (Martín Lozano, 2020), una serie de programas especiales, conexiones en directo e incluso recreaciones infográficas en 3D de los hechos, así como resumen de los principales tuits sobre el tema y las reacciones (también por Twitter) de los principales políticos implicados, ello le supuso, generalmente, las críticas generalizadas del espectro más derechizado, y las loas del espectro más a la izquierda. Además, es especialmente reseñable también porque este periodista, Cintora, cosechó grandes datos de audiencias con su propuesta, pero, pese a eso, TVE prescindió de su programa y lo despidió (Gómez, 2021). Ello justifica que su nombre aparezca en las listas de palabras más significativamente frecuentes. 551Blanco-Pérez, M. Estud. mensaje period. 29(3) 2023: 543-553 Tabla 6. Frecuencia de palabras vinculadas a “Cintora” y sus adjetivos frecuentes Cintora verbs with X as subject 27 13.6 hablar 6 11.310 subtitular 2 11.040 mostrar 3 10.800 atacar 2 10.710 Cintora ... de X 70 35.2 programa 48 12.540 manipulación 5 10.760 traducción 3 10.060 TVE 2 9.770 cosas 2 9.730 veracidad 1 8.810 madre 1 8.810 Fuente: elaboración propia. Algunos ejemplos de tuits que nombran al periodista Jesús Cintora: “Jesús Cintora, criticado por recrear el turismo de borrachera en Madrid de esta manera” https://t.co/yrd2erKZ5A (@yotele, 2021/03/29 21:45:18), “Según Jesús Cintora” las cosas claras” Madrid tiene playa la izquierda en su apogeo en su lucha con Ayuso no me extraña que tengan tanto turistas” https://t.co/uA9H26bNnr (@peter3862, 2021/03/30 06:31:0), “Que dice el programa de Cintora que en Madrid, como muchos sospechábamos, sí hay playa. DESFASE DE TURISTAS EN MADRID. Si no fuera tan sectario y tendencioso sería gracioso, pero da grima, mucha grima” https://t.co/yFy1M957Ve (@Felisuco_, 2021/03/30 06:38:37), “Para el programa de @ JesusCintora, Madrid tiene playa, y llena de turistas” https://t.co/sLzLnlYWyQ (@ElReyIronija, 2021/03/30 07:03:56), “Nueva polémica en RTVE por un rótulo equivocado en el programa de Jesús Cintora: Desfase de turistas en Madrid” https://t.co/CLYQkTkKWC (@ elmundoes, 2021/03/30 08:07:24). 5. Discusión y Conclusiones El periodismo tradicional de prensa escrita del día, y el informativo generalista lineal televisivo han perdido el monopolio como generadores de opinión pública. Desde su irrupción, pero sobre todo desde su popularización hace en torno a una década, las redes sociales se han convertido en una herramienta imprescindible para entender la sociedad y, por consiguiente, en una gigante base de datos de incalculable valor para las ciencias sociales, y muy especialmente el periodismo. Esta tendencia, que es incuestionable en todo el mundo, se vuelve de interés máximo en un contexto como la Covid-19 en España, que coincidió en la primavera del 2021 con un proceso electoral para la Comunidad de Madrid, región que gira en torno a la propia ciudad de Madrid, capital de España. Uno de los temas fundamentales en dicha campaña fue la economía, dependiente como se sabe, del turismo internacional que, teóricamente, estaba vetado en la desescalada. La visión que del extranjero turista se tuvo en dicha desescalada no es ajena a ciertas dimensiones propias del contexto político: ideologización, polarización, así como otras consideraciones económicas o electoralistas, a las que aquí se ha apuntado. Gracias al uso de diversas herramientas que nos permiten aglutinar y cribar las publicaciones de totales de Twitter, no ya sobre un hashtag concreto, si no sobre un tema de actualidad de forma diacrónica, hemos podido realizar dos tipos de análisis del material obtenido: por un lado cuantitativo. Este análisis nos ha revelado que en las publicaciones sobre el turismo extranjero en plena desescalada participaron usuarios muy diversos de toda España, de modo que, pese a ser un periodo electoral, no fue fruto de la viralizaron de algunos tuits concretos publicados por usuarios anónimos o influencers más o menos ideologizados, sino que, sencillamente, era un tema que en el conjunto del Estado (y no solo en la Comunidad de Madrid) era un debate público ciudadano. Ello lo demuestra el hecho de que los usuarios cuyos tuits hemos analizado ascienden a 14.196 personas diferentes de todo el conjunto de España. Por otro lado, dado el contexto y el tono de los mensajes, hemos llevado a cabo un análisis cualitativo y pormenorizado de las palabras clave de los 20.610 tuits, descargados con el paquete de retweet, que ha generado un total de 598.759 palabras analizadas. La primera de las cuales es “Ayuso” (apellido de la presidenta de la Comunidad de Madrid), lo cual nos comprueba el tipo de campaña electoral por la que se apostó desde su equipo de gobierno: muy personalista y abanderada de la resistencia contra el gobierno central (de signo político contrario). Las siguientes palabras son “magaluf” el enclave