Esta semana las redes se enojaron con el presidente Andrés Manuel López Obrador. Al descubrirse que su prima Felipa Obrador obtuvo contratos en Pemex, la opinión negativa se disparó hasta 64 por ciento.
Además, el segundo informe de gobierno sumó elementos al malestar digital, la presentación del segundo informe de gobierno del Presidente morenista.
Metrics analizó más de un millón de publicaciones en Twitter y concluyó que el 64% de ellas eran negativas hacia el gobierno. Por otra parte, el 17% eran positivas y 19% tenían un carácter informativo.
En su análisis semanal, la empresa de ciencia de datos indicó que el pasado 1 de diciembre, día del Informe presidencial, las opiniones negativas hacia el gobierno en redes sociales duplicaron las positivas.
Casi 100 mil publicaciones en Twitter fueron un recordatorio de las malas decisiones en el gobierno de López Obrador. “Principalmente critican el mal manejo de la pandemia en el país y cuestionan la promesa del presidente acerca de tener un sistema de salud como el de Dinamarca”, concluyó Metrics.
Mientras que el 3 y 4 de diciembre se realizaron más de 50 mil publicaciones que recriminaron a la administración federal los contratos en Pemex concedidos a Felipa Obrador, prima hermana del presidente. Los usuarios de Twitter cuestionaron si el caso quedará impune.
Por otra parte, del 17% de opiniones positivas que recibió el gobierno en la semana, la mayoría se concentró en el segundo informe. Poco menos de 50 mil publicaciones hicieron comentarios sobre el progreso del país en el mandato del tabasqueño.
Otro hecho que dejó buenas opiniones fue que el Secretario de Salud, Jorge Alcocer firmó convenio con Pfizer para la fabricación y suministro de la vacuna contra la Covid-19.
Del total de publicaciones analizadas por Metrics, se detectó el uso de bots (cuentas automatizadas para posicionar temas) en el 1.29% y de influenciadores en otro 11.25 por ciento.
El análisis situacional de Metrics se procesa mediante la plataforma Xpectus que con algoritmos e inteligencia artificial mide el alcance, influencia, actitud e intención de publicaciones en redes sociales calificados y clasificados con lenguaje natural.
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