La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia

Recibido: 00/00/2020 Aceptado: 00/00/2020 Connective action for the visibility of sexual diversity in the communicative phenomenon #Luimelia La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia Resumen El objetivo de la investigación es analizar la acción conectiva de los/las usuarios/as del hashtag #Luimelia, en Twitter, para visibilizar la diversidad sexual. La revisión teórica articula desarrollos conceptuales de la acción conectiva y las conversaciones digitales que se producen en las plataformas digitales.La investigación combina análisis cuantitativo y cualitativo.Se ha optado por un enfoque metodológico centrado en los desarrollos de lasCienciasSocialesComputacionales. Abstract The objective of the research is to analyze the connective action of the users of the hashtag #Luimelia, on Twitter, to make visible sexual diversity. The theoretical review articulates conceptual developments of the connective action and digital conversations that occur on digital platforms. The research combines quantitative and qualitative analysis. The methodological approach is focused on Computational Social Sciences. Palabras clave Acción conectiva, diversidad sexual, hashtags, Ciencias Sociales Computacionales Keywords Connective action, sexual diversity, hashtags, Computational Social Sciences. Recibido: 30/05/2020 Aceptado: 20/11/2020 Marina Acosta (I. de Estudios de América Latina y el Caribe, F. de Ciencias Sociales, U. de Buenos Aires) [[email protected]] DOI: http://dx.doi.org/10.12795/IC.2020.i01.23 E-ISSN: 2173-1071 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 2020, 17, pp. 533 - 558 Marina Acosta 534 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] E-ISSN: 2173-1071 Sumario 1. Introducción 2. De la televisión a las redes: #Luimelia 3. Marco teórico 3.1. Acción conectiva 3.2. Comunidades usuarios/as y conversaciones virtuales 4. Metodología 4.1. Diseño de la investigación 4.1.1. Corpus 4.1.2. Protocolo de análisis 5. Resultados 5.1. Usuarios/as 5.2. Hashtags 5.3. Interacción 5.4. Opiniones 6. Conclusiones 7. Bibliografía Summary 1. Introduction 2. From television to networks: #Luimelia 3. Theoretical framework 3.1. Connective action 3.2. User communities and virtual conversations 4. Metodology 4.1. Research design 4.1.1. Corpus 4.1.2. Analysis protocol 5. Results 5.1. Users 5.2. Hashtags 5.3. Engagement 5.4. Opinions 6. Conclusions 7. Bibliography PERSPECTIVAS La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia 535 E-ISSN: 2173-1071 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] 1. Introducción Algunos acontecimientos evidencian el uso sorprendente que hacen los/ las usuarios/as de las tecnologías de la comunicación y, consecuentemente, de las plataformas digitales. Estos nuevos medios abrigan diferentes causas sociales y políticas, a la vez que ensanchan la esfera pública tradicional y se convierten en espacios para manifestar opiniones. Crean, por cierto, nuevas oportunidades de comunicación (Castells, 2009) y conversación digital (Arroyas-Langa et al., 2018). En España, el uso diario de las redes sociales crece año tras año (29 millones de usuarios/as en 2019) y se incrementa también su tiempo de uso (casi dos horas al día). Entre las más elegidas por los usuarios/as destacan Facebook (76%), Instagram (58%) y Twitter (40%)1. De todas ellas y al constituirse como una red de microblogging, Twitter es la plataforma que permite abrir debates y crear comunidades de usuarios/as con ideas (más o menos) parecidas (Calvo, 2015; Calvo y Aruguete, 2020; Cansino et al., 2016). Es utilizada por alrededor de siete millones y medio de españoles/as; un 39,4% son mujeres y un 60,6%, hombres2. Más allá de las potencialidades harto estudiadas que ofreceTwitter para la discusión política (Campos-Domínguez, 2017; Gainous & Wagner, 2014; Fernández, 2012; Fuchs, 2014) y para la movilización social (Autor, 2020a; Autor, 2020b; Pond & Lewis, 2019; Rovira, 2016), nos interesa focalizar en el uso que hacen de él las audiencias de ciertos programas de televisión para comentar sus contenidos (Arce et al., 2020;Bernabo, 2019; Congosto et al., 2013; Deller, 2011; Gerrero-Pico, 2017; Lorente- Cano, 2011; Saavedra-Lamas et al., 2015). Con un ecosistema de medios cada vez más convergente y participativo (Jenkins, 2006),Twitter es la plataforma que mayor engagement genera alrededor del contenido televisivo (Kantar Media, 2020).En esa línea, algunas investigacioneshan analizado las acciones digitales delos fandom de las series (Establés y Rivera, 2015; Grandío, 2015; Jenkins, 2007; Lacalle & Castro, 2018; Lacalle & Simelio, 2017; Torregosa y Rodríguez, 2017). En los últimos años, en el mundo hispanohablante, ha cobrado especial relevancia el fenómeno de las parejas LGBTI de series o telenovelas que dan 1 Fuente: 22a edición de la Encuesta AIMC a Usuarios de Internet, Navegantes en la Red. Disponible en: http://download.aimc.es/aimc/Rub9aYt/macro2019/#page=1 (Consulta: mayo de 2020). 2 Fuente: Digital 2020 España. Disponible en: https://wearesocial.com/es/digital-2020- espana(Consulta: mayo de 2020). Marina Acosta 536 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] E-ISSN: 2173-1071 origen al shippeo3 para referirse a ellas en la esfera pública digital. Es el caso de #Jemma en Argentina, #Aristemo y #Juliantina en México y #Luimelia y #Maitino en España. En esos hashtags los clusters jóvenes comentan escenas y problemáticas del colectivoasociadas a ellas. Si bien la literatura se ha concentradoen los fans que buscan influir en los contenidos LGTBI de las ficciones que siguen (Almedia & Cavalcanti, 2020; Guerrero-Pico et al., 2017; Real, 2017), no se registran aún trabajos que reparen en alguna de esas etiquetas. El objetivo general de esta investigación es analizar la acción conectiva de los/las usuarios/as del hashtag #Luimelia,en Twitter, para visibilizar la diversidad sexual. El trabajo busca, así, aportar evidencia empírica a los estudios de redes y plataformas digitales del campo de las Ciencias Sociales Computacionales, novedosa área disciplinar surgida de la intersección entre las Ciencias Sociales y la Ciencia de Datos. 2. De la televisión a las redes:#Luimelia A fines de 2018, durante la séptima temporada de la serie Amar es para siempre de la cadena de televisión española Antena 3, los personajes de Luisita Gómez y Amelia Ledesmainterpretados por las jóvenes actrices Paula Usero y Carol Roviracomenzaron a protagonizar una historia de amor. En la construcción de estos personajes, los/las guionistas se alejan de los típicos clichés y estereotipos de mujeres lesbianas y se concentran en las vicisitudes que atraviesan ambas en un contexto sociopolítico adverso. La trama transcurre a mediados de los años setenta, durante la transición a la democracia, en un ambiente dominado aún por el yugo franquista. El noviazgo entre Luisita y Amelia no tardó en traspasar la pantalla y llegar a las plataformas digitales para impulsar un verdadero fenómeno comunicativo viral que trascendió las fronteras domésticas y generó una gran repercusión en América Latina4. El éxito se apoyó, sin dudas, en el modelo de amor lésbico que le presentó a los/las jóvenes. Este tipo positivo de representación se convierte en fuente de enorgullecimiento, inspiración y consuelo y, al mismo tiempo, en agente de socialización para las personas que integran el colectivo LGBTI (Guerrero-Pico et al., 2017: 33). 3 Práctica utilizada por los jóvenes en las redes sociales para unir nombres de personajes. 4 Fuente: https://elpais.com/cultura/2020/02/13/television/1581597490_753996.html. (Consulta: mayo de 2020). PERSPECTIVAS La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia 537 E-ISSN: 2173-1071 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] En el hashtag #Luimelia,los/las seguidores/as expresaron tanto opiniones sobre el devenir de la historia como reivindicaciones relacionadas con la diversidad sexual. Su acción conectiva las llevó a desarrollar estrategias coordinadas que varias veces terminaron en trending topic nacional. Durante 2019, Amar es para siempre fue la serie con más menciones en Twitter (más de 517 mil tuits). Impulsada en buena parte por los comentarios sobre Luisita y Amelia y la acción en redes sociales de segmentos jóvenes de la audiencia (entre 13 y 34 años), el hashtag más empleado para hablar de la serie fue #Luimelia (51.6%) (Kantar Media, 2020). El éxito de la trama y la recepción en los/las espectadores/as llevó a Atresmedia a producir un spin-off-Luimelia- cuya primera temporada fue estrenada exclusivamente en su plataforma (ATRESplayer Premium),el 14 de febrero de 2020. Ese día consiguió acumular más de doscientos mil tuits y alrededor de cincuenta millones de impresiones reales que lo colocaron en el tercer puesto de los programas más comentados de toda la televisión española5. 3. Marco teórico La revisión teórica de la investigación articula dos ejes: por un lado, la acción conectiva de los/las usuarios/as de las redes sociales y, por otro, los desarrollos conceptuales relacionados con las comunidades virtuales y las conversaciones digitales que se producen en estos nuevos espacios de comunicación. 3.1. Acción conectiva Los cambios en la esfera pública tradicional (Habermas, 1986) obligan a repensar los procesos de deliberación de los problemas sociales dado que el incremento de actores con capacidad comunicativa plantea un novedoso escenario de comunicación que ubica a las redes sociales como elementos claves de estrategias innovadoras (Sampedro y Resina, 2010). 5 Fuente: https://www.elespanol.com/bluper/noticias/amar-es-para-siempre-serie-mas-vista-de-la-television -antena3 (Consulta: mayo de 2020). Marina Acosta 538 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] E-ISSN: 2173-1071 La autocomunicación de masas, donde cada usuario/a genera su propio sistema de comunicación, proporciona a la acción colectiva un poderoso canal para la difusión y persuasión de sus acciones (Castells, 2009). Los repertorios de acción colectiva son fundamentales para entender la dinámica de actuación (Della Porta & Diani, 2011; Tilly, 2000; 2005). Se trata de objetos de acción, tiempos, lugares y circunstancias estratégicas que desarrolla cada actor. En la esfera pública virtual, sin embargo, se reinventan, adquieren nuevas características y son utilizados (en sentido pragmático) por los actores sociales como campos de contienda para expresar lo que les sucede (Natalucci y Rey, 2018; Offerlé, 2011). En rigor, muchas de las acciones que se producen en el entorno digital no pueden ser consideradas estrictamente como acciones colectivas dado que no persiguen objetivos de cambio social (Ortiz Galindo, 2016). En su lugar, Bennet y Seseberg han propuesto el concepto de acción conectiva para referirse al intercambio personalizado de contenidos através de las plataformas digitales que produce acciones efectivas sin la necesidad de una identidad colectiva previa ni de la existencia de grandes recursos organizativos (2012: 750). Este tipo de acciones genera espacios de encuentro. El activismo de los/las fanáticos de series de televisión los/las lleva no sólo a reunirse,interactuar y organizarse en torno a una o más causas. Se trata de un activismo, en general practicado por jóvenes, que no tiene intención de convertirse en un movimiento social organizado sino de apoyar momentáneamente a un producto o a una práctica cultural (Earl et al., 2017; Ronsini et al., 2015). Para eso se valen tácticamente de las redes sociales y las posibilidades que ofrecen para amplificar sus campañas y darles más visibilidad (Bennet,2012; Guerrero-Pico, 2017). 3.2. Comunidades de usuarios/as y conversaciones virtuales Las plataformas digitales se constituyen como nuevos espacios de interacción social, expresión y construcción identitaria (Castells, 2009; Diez y Laraña, 2017; Serrano Puche, 2013). Como en general ocurre con otras redes sociales, en ellas también se observa la tendencia de los/las usuarios/as a establecer contactos con aquellos/as que poseen atributos o características similares (Colleoni et al., 2014). En el principio de homofilia (Lazarsfeld y Merton, 1954) suelen operar cuatro procesos: 1) los mismos tipos de personas se juntan; 2) las personas se influyen unas a otras y durante ese proceso van pareciéndose cada vez más; 3) las personas pueden acabar en el mismo PERSPECTIVAS La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia 539 E-ISSN: 2173-1071 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] lugar; 4) una vez que están allí reunidas, el lugar influye en ellas para que se parezcan más (Kadushin, 2013: 45-46). La homofilia que se produce en Twitter facilita la detección de comunidades según sus afinidades (Congosto, 2017). Una comunidad virtual se forma cuando un conjunto de usuarios/as interactúan entre sí y activan una relación (Gupta y Kim, 2004). En tanto la proximidad en el espacio describe cierta afinidad, la interacción reiterada y sostenida define una comunidad (Calvo y Aruguete, 2020). El uso de hashtags ayuda a crear esas comunidades y facilita a los/las usuarios/ as la organización de la información en torno a un tema. Mediante su uso, además, es posible incrementar la exposición potencial de ciertos tópicos por toda la red de comunicación y construir un relato colectivo (Reverter y Medina, 2020). Aquí juega un rol central la función comentativa (Bajtin, 1985) que se activa en las publicaciones, que tiene por propósito, fundamentalmente,la interacción con otros/otras usuarios/asy que se encuentra a mitad de camino entre lo social y lo individual (Sal Paz, 2013). Las interacciones dialógicas (tuits, retuits, favoritos, respuestas, menciones) generadas alrededor de las etiquetas generan,entonces,una conversación digital (Larrondo et al., 2019: 209). De los distintos tipos de hashtags que utilizan los/las usuarios/as nos interesan fundamentalmente los llamados “de causa” que buscan crear conciencia o reunir apoyo sobre un tema (Konnelly, 2015). 4. Metodología El objetivo general de esta investigación es analizar la acción conectiva de los/las usuarios/as de la etiqueta #Luimelia,en Twitter,para visibilizar la diversidad sexual.Los objetivos específicos son: 1) identificarlos/las usuarios/as más activos/as;2) describir las publicaciones que generan más engagement; 3)conocer las opiniones de los/las usuarios en los tuits. Para orientar el análisis formulamos tres preguntas de investigación (PI): PI1: ¿qué tipos de usuarios/as tienen más actividad en la etiqueta?, ¿cuántos tuits han publicado en el período?,¿con qué hashtags han interactuado?; PI2:¿cuáles son las publicaciones que producen más interacciones por parte de los/las usuarias/ as?, ¿qué características comparten?; PI3: ¿qué carga (polaridad) predomina en las publicaciones?; ¿cómo se han manifestado en el período de análisis?; ¿cuáles son las palabras más usadas?, ¿qué temas se imponen en las publicaciones?. Marina Acosta 540 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] E-ISSN: 2173-1071 4.1. Diseño de la investigación Es sabido que en los estudios sobre hashtags operan diferentes sesgos. Uno de ellos tiene que ver con que sólo estamos analizando las interacciones que la API de Twitter decide mostrarle a la herramienta que captura los datos. El otro, que las redes sociales reproducen también distribuciones de poder (van Dijck, 2016) y modelos sociales antagónicos por lo que las discusiones siguen estando limitadas a un número reducido de personas (Calvo, 2015). Dicho esto, como Twitter nos ofrece una enorme cantidad de datos y metadatos, hemos optado por un enfoque metodológico centrado en los desarrollos de las Ciencias Sociales Computacionales que nos ofrece métodos y herramientas no convencionales para procesar y analizar la big data (Edelmann et al., 2020; Shah et al., 2015). La investigación combina análisis cuantitativo y cualitativo. La estrategia exploratoria y descriptiva sigue una secuencia (Dankhe, 1986). La captura de datos la hemos hecho con la librería Tweepy, para el lenguaje de programación Python, que se conecta directamente a la API de Twitter. Hemos efectuado, además, entrevistas en profundidad, con cuestionario semiestructurado, a cuatro de los/las usuarios/as que han tenido más actividad enel hashtag. Los datos cuantitativos han sido manipulados con dos open softwares: RStudio y Python. Con la primera herramienta generamos un dataframe (con variables categóricas y numéricas) que nos permitió conocer cuáles fueron los tipos de usuarios/ as que intervinieron en la etiqueta, su actividad, las publicaciones que generaron más interacción y las palabras más utilizadas en los tuits. Con la segunda herramienta hemos realizado el análisis de sentimiento. Para ello, se utilizó una red neuronal, basada en la arquitectura BERT (Devlin et al., 2019). La red fue entrenada para la tarea específica de identificar el sentimiento de texto con un total de 60.056 tuits, anotados manualmente con una etiqueta de polaridad (positivo, negativo o neutro). Esos tuits provienen de los corpus desarrollados por la Sociedad Española de Procesamiento de Lenguaje Natural (Martínez-Cámara et al., 2016). El preprocesamiento de los tuits consistió en la separación por tokens y la codificación en un tensor mediante las herramientas provistas por la Transformers Library de HuggingFace para Python (Wolf et al., 2019). Recurrimos, por otra parte, al programaATLAS/tide análisis cualitativo asistido por computadora (QDA). Este software nos ha permitido recopilar las entrevistas de los/las informantes clave, clasificar sus datos y buscar códigos de patrones que se PERSPECTIVAS La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia 541 E-ISSN: 2173-1071 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] integraron en una misma unidad hermenéutica (Hwang, 2008). Luego construimos una red semántica que nos ha posibilitado la comprensión global de la conversación digital. Para lavisualización de los datos recurrimos a librerías de RStudio (ggplot2) y Python (Matplotlib). Con los gráficos buscamos presentar los resultados no sólo de forma clara y estilizada sino también evitar que se distorsione la información al integrarla con las descripciones del conjunto de datos (Tufte, 2001). 4.1.1. Corpus El análisis se aplicó a un corpus de n=68.841 tuits publicados por 1.655 usuarios/as del hashtag #Luimelia. Las unidades de análisis fueron los tuits individuales generados entre el 1 de enero de 2019 (durante ese mes Antena 3 empieza a potenciar el interés social con una estrategia digital centrada en la relación entre los personajes de Luisita y Amelia) y el 15 de febrero de 2020 (día posterior al estreno del spin-off). 4.1.2. Protocolo de análisis A partir de la naturaleza del/la usuario/a que administra un perfil, las cuentas se clasifican en personales, institucionales y personajes surgidos en la red (fakes). Las personales son aquellas que crean personas físicas, con datos identificativos asociables directamente a su gestor. Las institucionales pretenden representar a un colectivo empresarial, una asociación u organización de cualquier índole, sin importar si su fin es social, comercial o de otro tipo. Las cuentas paródicas se valen de las posibilidades que brinda el anonimato en Internet para conformar una suerte de personaje que no se asocia a la persona de su creador sino a una especie de marca personal (Deltell et al. 2013). Una vez que con RStudio obtuvimos las publicaciones más retuiteadas por los/ las usuarios/as, observamos directamente los perfiles que las crearon y las reacciones generadas. El alcance de una publicación se mide por las interacciones que produce (retuits y likes). Para medir el impacto de los tuits, recurrimos al concepto de propagación; el retuit (RT) es un mecanismo que se utiliza en la retransmisión de tuits de otros/otras usuarios/as, de manera que el mensaje aparezca multiplicado y asociado al autor/a original. Dar retuit o likear a un/una usuario/a implica apoyar lo que éste/ésta pública (Congosto et al., 2013). En sus publicaciones dentro de un hashtag, los/las usuarios/as exponen sus opiniones. La minería de textos nos permite, por un lado,realizar un análisis de sentimiento para identificarla polaridad de las publicaciones; es decir, determinar si el/la autor/a Marina Acosta 548 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] E-ISSN: 2173-1071 La publicación que recibió más retuits (542) y likes (1.035)pertenece a @ NovaTDT, coincide con la celebración del Día del Orgullo, y reivindica la diversidad sexual (Figura 3). No obstante, destaca un tuit de la única cuenta con pocos seguidores que logró filtrarse entre las publicaciones con mejores niveles de engagement. Se trata de la usuaria @Ma5rina cuyos comentarios de dos escenas de la serie lograron una buena interacción: a) “Dos mujeres lesbianas de 1976 recibiendo como regalo el primer prototipo de la bandera LGBT de parte de un amigo gay en señal de admiración. Es importante saber que no estamos solas” 🌈 ¿Qué hacéis si no estás viendo esta maravilla de historia?”(292 retuits, 18/04/2019); b) “¡LA RECONCILIACIÓN! ¿Es lo más bonito que he visto en mi vida? Efectivamente” (965 likes, 06/09/2019). Además del rasgo temático vinculado a la diversidad sexual, las diez publicaciones comparten un denominador retórico común: sus textos van acompañados con imágenes o videos. El uso privilegiado de estos formatos responde no sólo a su poder de viralización sino también a que los contenidos icónicos (operan a favor de una economía narrativa) y los audiovisuales generan una mayor atención e interacción de los/las usuarios/as (Acosta, 2020). 5.4. Opiniones En el análisis se sentimiento de las publicaciones hemos constatado cargas positivas, negativas y neutras. A modo de ejemplos de polaridad señalamos: Positiva:“Un buen guión es importante, una buena química fundamental y si a eso le sumas talento, simpatía, buen hacer y buena gente ya tienes el pack completo de verdad que con #luimelia se alinearon los astros que suerte la nuestra” (@Inspectora_G, 10/02/2020); Negativa: “En realidad llevan jugando con nosotrxs desde que renuevan #Luimelia para que a los 20 capítulos las separen. Ya no me vale que Carol salga en la cabecera y que hagan el “Guiño” de “Podemos forjar un futuro mejor”. Incluso hay personajes que se fueron y vuelven antes que Amelia”(@SeInterpone, 13/12/2019); Neutra: “ 📍 | ¿Desde qué país sigues la historia #Luimelia? From which country do you follow the story #Luimelia? Con el fin de poder informarles horarios u otras participaciones. Gracias. In order to be able to inform them schedules or other participations. Thank you” (@ GaleriaLuimelia, 24/03/2019). En la Figura 4 se observa la evolución de la polaridad en el período de análisis. En el eje de la abscisa están representados los meses y en el eje de la ordenada, el número de tuits: PERSPECTIVAS La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia 549 E-ISSN: 2173-1071 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] La Tabla 3 muestra la distribución porcentual de sentimientosen el corpus. Tal como se nota, la polaridad que predomina es la neutra (52,03%), seguida por la positiva (42,82%) y la negativa (5,13%): La preponderancia del sentimiento neutro nos lleva a inferir que el algoritmo no ha encontrado en buena parte de la publicaciones indicios suficientes para asignarle una carga “positiva”o “negativa”. Con todo, se constata que la polaridad que se ha impusto en el hashtag #Luimelia oscila entre lo neutro y lo positivo. FIGURA 5 Sentimientos en el tiempo Fuente: Elaboración propia. 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 Número de tuits Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb 2019 2020 Fuente: Elaboración propia. POLARIDAD Número de tuits Porcentaje Positiva 29.483 42,82% Negativa 3.536 5,13% Neutra 35.822 52,03% Total 68.841 100% TABLA 3 Distribución de polaridad Marina Acosta 550 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] E-ISSN: 2173-1071 El hashtag #Luimelia se convirtió fundamentalmente en un espacio de intercambio discursivo entre los/las usuarios/as que se sintieron identificados/as con la trama. Las publicaciones se presentan como una forma de discurso que habilita la posibilidad de analizarlas desde el punto de vista textual para determinar cómo se ha presentado en ellas la función comentatativa. Tal como se desprende del análisis computacional de los textos que componen los tuits, la acción de los/las usuarios giró en torno a dos ejes interrelacionados. Por un lado, el argumento de la historia y, por otro, las temáticas vinculadas al colectivo LGBTI. Las diez palabras más usadas reparan en la trama (Amelia, Luisita, Paula Usero, Carol Rovira, Hoy, Capítulo, Historia, Escena) y en la necesidad de visibilizar diferentes problemáticas vinculadas a la divsersidad sexual (Amor, Gracias) (Figura 5). Los/las informantes clave han corroborado, en efecto,que han recurrido a las publicaciones para posicionarse críticamente sobre el producto (consumo cultural) y avanzar en dicha visibilización. Para concretar ambas cuestiones apelaron a la función comentativa del discurso que les permitió direccionar sus enunciados a otros/otras usuarios/as de la comunidad y lograr la conversación digital (Sal Paz, 2013). 0 5000 10000 15000 Palabras Frecuencia Amelia Luisita Paula Usero Carol Rovira Hoy Capítulo Amor Historia Gracias Escena 1963 2173 2335 2443 2665 3172 5392 6242 8914 14317 FIGURA 6 Palabras más usadas en los tuits Fuente: Elaboración propia. PERSPECTIVAS La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia 551 E-ISSN: 2173-1071 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] 6. Conclusiones En el hashtag #Luimelia se produjo una acción conectiva en pos de una meta común (Bennet, 2012; Bennet y Seseberg, 2012):amplificar la conversación digital para visibilizar problemáticas de la agenda del colectivo LGTBI. La fuerte identificación entre los miembros de la comunidad de usuarios/as les permitió desarrollar acciones organizadas y acordadas que los/las llevó a materializar tres objetivos: la creación de un acto de habla colectivo, la inclusión de sus demandas en el guión, como ocurrió con la etiqueta #LuimeliaSinCensura, y la producción del spin off que dotó a la historia de una identidad propia que los/las seguidores/as concibieron como un logro de sus acciones en la esfera digital. El repertorio estratégico de la acción conectiva consistió en comentar especialmente los puntos de giro de la historia, apelar al uso de otros hashtags para expandir los posicionamientos, interactuar con el plexo de cuentas de Atresmedia y desarrollar contenidos creativos que pudiesen estar a la altura delos generados por cuentas institucionales con gran cantidad de recursos y seguidores. En rigor, esto último se cumplió en parte ya que no todos/todas los/las usuarios/as pudieron conseguir lo que consiguió @Ma5rina. El cluster joven, aliado indiscutido de las plataformas digitales, tuvo un protagonismo destacado porque encontró en la trama empatía, visibilidad y representación. Eso fue lo que motivó su acción conectiva. La historia de los personajes se constituyó como una referencia para buena parte de ese público ávido por encontrar narrativas verosímiles que se aparten de los típicos clichés que siempre se asocian al amor lésbico. La recepción de la trama y el efecto de una representación positiva entre los/las jóvenes hizo que la etiqueta #Luimelia se convirtiera en un espacio de encuentro y comunicación para conversar con otros/otras con intereses más o menos parecidos y así confirmar ideas, pensamientos u opiniones (Lazarsfeld y Merton, 1954). Este estudio deja la puerta abierta a nuevas investigaciones que se centren en el fenómeno de las parejas LGBTI que se desterritorializan de sus ámbitos de origen (televisión) y territorializan en las redes sociales donde, a partir de prácticas deshippeo y de hashtags, se transforman en fenómenos virales. Resultaría importante indagar específicamente en qué características adopta la “negociación” entre el fandom y los guionistas y el rol que juegan en la retroalimentación con los/las seguidores/as las cuentas de las actrices que interpretan a los personajes. También serían bienvenidos aportes que reparasen en cómo los/las miembros del colectivo usan las redes sociales Marina Acosta 552 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] E-ISSN: 2173-1071 para explorar sus identidades sexuales que puede derivar, por caso, en un activismo político (Guerrero-Pico et al., 2017). Los datos y metadatos de las plataformas digitales ofrecen inmensas posibilidades para el análisis de diversos fenómenos comunicativos. Por eso es necesario que se realicen más estudios empíricos de dinámicas colectivas, con técnicas computacionales, para abonar al campo interdisciplinario de las Ciencias Sociales Computacionales y avanzar en nuevas explicaciones de los comportamientos humanos(Edelmann et al., 2020). 7. Bibliografia ––––––– Almeida, C. y Cavalcanti, G. K. (2020). Homophobia is so last century: activism of telenovela fans in defense of fictional lesbians couples. Comunicación y Sociedad, 17, 1-27. https://doi.org/10.32870/cys.v2020.7312 ––––––– Arroyas-Langa, E., Martínez-Martínez, H. & Berná-Sicilia, C. (2018): Twitter como espacio alternativo a la esfera política institucional. Análisis retórico de las estrategias discursivas de Podemos durante la moción de censura contra Rajoy. Actas de las Jornadas Científicas Internacionales sobre Análisis del discurso en un entorno transmedia (pp. 85-94). Alicante: Colección Mundo Digital de Revista Mediterránea de Comunicación. https://www.doi.org/10.14198/ medcom/2017/11cmd ––––––– Asociación para la Investigación de Medios de Comunicación (AIMC) (2020). 22a edición de la Encuesta AIMC a Usuarios de Internet, Navegantes en la Red. Madrid: AIMC. http://download.aimc.es/aimc/Rub9aYt/macro2019/#page=1 ––––––– Bajtin, Mijail (1985). “El problema de los géneros discursivos”. En Estética de la creación verbal. México: Siglo XXI. Pp. 248-293. ––––––– Bennet, L. (2012). Fan activism for social mobilization: A critical review of the literature. Transformative Works and Cultures, 10. https://doi.org/10.3983/ twc.2012.0346 ––––––– Bennett, L. y Segerberg, A. (2012). The logic of connective action. Information, Communication & Society, 15 (5), 739-768. 10.1080/1369118x.2012.670661 PERSPECTIVAS La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia 553 E-ISSN: 2173-1071 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] ––––––– Bernabo, L. (2019). Expanding Television’s Cultural Forum in the Digital Era: Prime Time Television, Twitter, and Black Lives Matter. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 63 (1), 77–93. ––––––– Boyd, D. (2010). “Social Network Sites as Networked Publics: Affordances, Dynamics, and Implications”. En A Networked Self: Identity, Community, and Culture on Social Network Sites. New York: Routledge. Pp. 39-58. ––––––– Calvo, E. (2015). Anatomía de Twitter en Argentina. Buenos Aires: Capital Intelectual. ––––––– Calvo, E. y Aruguete, N. (2020). Fake news, burbujas, trolls y otros encantos: cómo funcionan (para bien y para mal) las redes sociales. Buenos Aires: Siglo XXI. ––––––– Campos-Domínguez, E. (2017). Twitter y la comunicación política. El profesional de la información, 26 (5), 785-793. https://doi.org/10.3145/epi.2017.sep.01 ––––––– Cansino, C.; Calles, J. y Echeverría, M. (Eds.) (2016). Del homo videns al homo Twitter. Democracia y redes sociales. Puebla: BUAP. ––––––– Castells, M. (2009). Comunicación y poder. Madrid: Alianza. ––––––– Colleoni, E., Rozza, A. y Arvidsson, A. (2014). Echo chamber or public sphere? Predicting political orientation and measuring political homophily in Twitter using big data. Journal of Communication, 64 (2), 317-332. https://doi.org/10.1111/ jcom.12084 ––––––– Congosto, M. (2017). “Dinámicas de comunicación en Twitter en las campañas electorales de España”. En Ciberpolítica. Gobierno abierto, redes, deliberación, democracia. Capítulo VII. Madrid: Instituto Nacional de Administración Pública. ––––––– Congosto, M.L., Deltell, L., Claes, F. & Osteso J.M. (2013). Análisis de la audiencia social por medio de Twitter. Caso de estudio: los premios Goya 2013. Icono 14, 11 (2), 53-82. https://doi.org/10.7195/ri14.v11i2.577 ––––––– Dankhe, G. (1986). “Investigación y comunicación”. En La comunicación humana ciencia social. México: McGraw Hill. Pp. 385-454. ––––––– Della Porta, D. y Diani, M. (2011). Los movimientos sociales. Madrid: CIS. Marina Acosta 554 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] E-ISSN: 2173-1071 ––––––– Deltell, L.: Congosto, M., Claes, F. y Osteso, J. (2013). Identificación y análisis de los líderes de opinión en Twitter en torno a Hugo Chávez. Revista Latina de Comunicación Social, 68, 696- 718. ––––––– Deller, R. (2011). Twittering on:Audience research and participation using Twitter. Participations. Journal of Audience & Reception Studies, 8 (1), 216–245. ––––––– Devlin, J., Chang, M., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, 4171–4186. 10.18653/v1/N19-1423 ––––––– Diez, R. y Laraña, E. (2017). Democracia, dignidad y movimientos sociales. El surgimiento de la cultura cívica y la irrupción de los indignados en la vida pública. Colección Monografías, 308. Madrid: CIS ––––––– Edelmann,A.; Wolff, T.; Montagne,D.; Bail, C. (2020).Computational Social Science and Sociology. Annual Review of Sociology, 46 (1), 9-14. https://doi.org/10.1146/ annurev-soc-121919-054621 ––––––– Earl, J., Maher, T. y Elliot, T.(2017). Youth, activism, and social movements. Sociology Compass, 11, 1-14. https://doi.org/10.1111/soc4.12465 ––––––– Establés-Heras, M.J. y Rivera-Pinto, D. (2015). “Ministéricos en Twitter y WhatsApp, o cómo el poder de los fans puede mover montañas”. En Dentro de El ministerio del tiempo. Alcalá de Henares: Léeme Libros.Pp. 211-218. ––––––– Fernández, C. B. (2012). Twitter y la ciberpolítica. Disertaciones. Anuario electrónico de estudios en Comunicación Social, 5 (1), 9-24. ––––––– Fuchs, C. (2014). Social media and the public sphere. TripleC, 12(1), 57-101. ––––––– Gainous, J., & Wagner, K.M. (2014). Tweeting to power. The Social Media Revolution in American Politics. Oxford: Oxford University Press. ––––––– Guerrero-Pico, M. (2017). #Fringe, Audiences, and Fan Labor:Twitter Activism to Save a TV Show From Cancellation. International Journal of Communication 11, 2071–2092. PERSPECTIVAS La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia 555 E-ISSN: 2173-1071 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] ––––––– Guerrero-Pico, M.; Establés, M. J. y Ventura, R. (2017). El Síndromede la Lesbiana Muerta: mecanismos de autorregulación del fandom LGBTI en las polémicasfanproductor de la serie The 100. Anàlisi. Quaderns de Comunicació i Cultura, 57,29- 46. https://doi.org/10.5565/rev/analisi.3110 ––––––– Grandío, M. (2009). Audiencia, fenómeno fan y ficción televisiva. El caso de Friends. Buenos Aires: Libros en Red. ––––––– Gupta, S. & Kim, H.-W. (2004): Virtual community: Concepts, implications, and future research directions. Proceedings of the Tenth Americas Conference on Information Systems, New York, New York. 2679-2687. ––––––– Habermas, J. (1986). Historia y crítica de la Opinión Pública. México: Gustavo Gili. ––––––– Hwang, S. (2008). Utilizing qualitative data analysis software: A review of ATLAS.ti. Social Science Computer Review, 26(4), 519–527. DOI:10.1177/0894439307312485 ––––––– Jenkins, H. (2006). Convergence culture: Where old and new media collide. New York, NY: New York University Press. ---- (2007). Fandom: Identities and Communities in a Mediated World. Nueva York: New York University Press. ––––––– Kadushin, Ch. (2013). Comprender las redes sociales: Teorías, conceptos y hallazgos. Madrid: CIS. ––––––– Kantar Media (2020). Anuario de Social TV 2019. Disponible en: https://www. kantarmedia.com/es/blog-y-recursos/data-lab/anuario-social-tv-2019 ––––––– Konnelly, A. (2015). #Activism: Identity, Affiliation, and Political Discourse- Making on Twitter. The Arbutus Review, 6 (1), 1-16. https://doi.org/10.18357/ ar.konnellya.612015 ––––––– Lacalle, Ch. y Castro, D. (2018). Fandom televisivo y construcción de identidad. Análisis de los comentarios de las fans españolas y los community managers. Revista Latina de Comunicación Social, 73, 1-18. 10.4185/RLCS-2018-1242 Marina Acosta 556 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] E-ISSN: 2173-1071 ––––––– Lacalle, Ch. y Simelio, N. (2017). Television fiction and online communities: an analysis of comments on social networks and forums made by female viewers. Critical Studies in Media Communication, 34 (5), 449-463. ––––––– Larrondo, A; Morales i Gras, J. y Orbegozo, J. (2019). Feminist hashtag activism in Spain: measuring the degree of politicisation of online discourse on #YoSíTeCreo, #HermanaYoSíTeCreo, #Cuéntalo y #NoEstásSola. Communication & Society, 32 (4), 207-221. ––––––– Lazarsfeld, P. y Merton, R. (1954). “Friendship as a Social Process: A Substantive and Methodological Analysis”. En Freedom and Control in Modern Society. New York: Van Nostrand. Pp. 18-66. ––––––– Lorente-Cano, M. (2011). Social TV en España: concepto, desarrollo e implicaciones. Cuadernos de Gestión de Información, 1 (1), 55-64. ––––––– Martínez-Cámara, E., García-Cumbreras, M.A., Villena-Román, J., García-Morera, J. (2016). TASS 2015 - The Evolution of the Spanish Opinion Mining Systems. Procesamiento del Lenguaje Natural, 56, 33-40. ––––––– Natalucci, A. y Rey, J. (2018). ¿Una nueva oleada feminista?. Agendas de género, repertorios de acción y colectivos de mujeres (Argentina, 2015-2018). Revista de Estudios Políticos y Estratégicos, 6 (2), 14-34. ––––––– Offerlé, M. (2011). “Reconsideración crítica de los repertorios de acción colectiva (siglos XVIII y XIX)”. En Perímetros de lo político: contribuciones a una sociohistoria de la política. Buenos Aires: Antropofagia. ––––––– Ortiz Galindo, R. (2016). Los cibermovimientos sociales: una revisión del concepto y marcoteórico. Communication & Society, 29 (4), 165-183. ––––––– Pond, P. y Lewis, J. (2019). Riots and Twitter: connective politics, social media and framing discourses in the digital public sphere.Information, Communication & Society, 22, 2, 213-231 ––––––– Real, L. (2017). La representación de la homosexualidad en series de televisión del nuevo mileno. Trabajo de fin de grado. Universidad de Sevilla. ––––––– Reverter, S. y Medina, M. (2020). El feminismo en 35 Hashtags. Madrid: Catarata. PERSPECTIVAS La acción conectiva por la visibilización de la diversidad sexual en el fenómeno comunicativo #Luimelia 557 E-ISSN: 2173-1071 IC – Revista Científica de Información y Comunicación 17 (2020) [pp. 533-558] ––––––– Reyes-Ortiz, J. Paniagua-Reyes, F, Sánchez, L. (2017). Minería de opiniones centrada en tópicos usando textos cortos en español. Research in Computing Science, 134, 151–162. ––––––– Ronsini, V., Brignol, L., Storch, L., Marques, C., Foletto, L. R. y Corrêa, L. B. (2015). “Ativismo de fãs e disputas de sentidos de gênero nas interações da audiência de Em Família nas redes sociais”. In Por uma teoria de fãs da ficção televisiva brasileira. Porto Alegre: Sulina.pp. 197-238. ––––––– Rovira, G. (2016). Activismo en red y multitudes conectadas. Comunicación y acción en la era de Internet. México: Icaria. ––––––– Saavedra Llamas, M., Rodríguez Fernández, L. y Barón Dulce, G. (2015): Audiencia social en España: Estrategias de éxito en la televisión nacional. Icono 14, 13, 215- 237. 10.7195/ri14.v13i2.822 ––––––– Sádaba, I. y Barranquero, A. (2019). Las redes sociales del ciberfeminismo en España: identidad y repertorios de acción. Athenea Digital, 19 (1), e2058. https:// doi.org/10.5565/rev/athenea.2058 ––––––– Sal Paz, Julio (2013). Comentario digital: género medular de las prácticas discursivas de la cibercultura”. Caracteres. Estudios culturales y críticos de la esfera digital, 2 (2), 152-172. ––––––– Sampedro, V. y Resina de la Fuente, J. (2010). Opinión pública y democracia deliberativa en la Sociedad Red. Revista Ayer: Historia, política y opinión pública, 4 (80), 139-162. ––––––– Sánchez Jiménez, M; Fernández Allés, M. y Mier-Terán Franco, J. (2019). Relación entre los beneficios y la obtención de engagement de los usuarios en la comunicación de las redes sociales del sector hotelero. Revista de Comunicación de la SEECI, 48, 125-148. http://doi.org/10.15198/seeci.2019.48.125-148 ––––––– Silge, J. y Robinson, D. (2017). Text minig with R. A tidy approach. Sebastopol: O’Reilly Media. ––––––– Shah, D., Capella, J. y Neumann, R. (2015). Big Data, Digital Media, and Computational Social Science: Possibilities and Perils.ANNALS, 659, 6-13. 10.1177/0002716215572084