La dimensión informativa de los conflictos armados contemporáneos

Autor principal:
José Manuel Moreno Mercado (Universidad de Granada)
Autores:
Javier García Marín (Universidad de Granada)
Programa:
Sesión 3, Sesión 3
Día: jueves, 8 de septiembre de 2022
Hora: 09:00 a 10:45
Lugar: Aula 061

Los medios de comunicación son uno de los actores más poderosos en los procesos de securitización. Esta comunicación plantea la preexistencia de los encuadres seguridad y drama humano dentro de las rutinas periodísticas de la prensa española. En otras palabras, a partir del estudio de encuadres genéricos de los conflictos pretendemos estudiar si las explicaciones asociadas a las cuestiones de seguridad tienen una predominancia tan significativa como para establecer que existe un fenómeno de securitización en la prensa española. Para validar o refutar esta hipótesis se estudiará la dimensión informativa de siete conflictos que han obtenido una extraordinaria atención mediática durante periodos acotados pero con muestras suficientemente representativas como para obtener resultados reproducibles. El conflicto civil en Yemen (2015-2019), la guerra en el Donbass (2015-2019), las dinámicas de violencia dentro del conflicto palestino-israelí (2000-2019), la guerra en Siria (2011-2020), la misión Apoyo Decidido en Afganistán (2015-2020), la guerra entre Armenia y Azerbaiyán por Nagorno Karabaj (2020) y el conflicto libio (2018-2020). El gran número de conflictos a estudiar ha provocado que se analicen muestras de tamaño considerable difícilmente tratables de manera convencional. En este aspecto, esta investigación pretende avanzar en el empleo de técnicas automatizadas, que tan buenos resultados están arrojando en estudios sobre comunicación política. Concretamente, se utilizarán los algoritmos supervisados SVM (Máquinas de soporte vectorial) y no supervisados LDA (Latent Dirichlet Allocation) para localizar, codificar y estructurar los encuadres seleccionados. 

Palabras clave: conflictos, seguridad, drama humano, encuadres, ciencia computacional