La barreras geográficas atraviesan la pantalla en la polémica del Cambio Climático

Por Javier Castillo Uviña javiercastillou@gmail.com | @CastexJasics |https://www.linkedin.com/in/jcastiuv/

A lo largo del tiempo, el tema del cambio climático ha sido recurrente y altamente controvertido. En las redes sociales, como Twitter, es común encontrar posturas firmes y contundentes al respecto. Esto nos hace pensar que habría una posible estructura polarizada en torno al cambio climático, con dos grupos claramente definidos: aquellos que están concienciados sobre la realidad del cambio climático y sus consecuencias, y aquellos que, por el contrario, no comparten esta problemática o minimizan su gravedad. Se espera un máximo de polarización en un sistema compuesto por dos comunidades de perfiles, ambas de tamaño parecido, pero con opiniones y debates internos marcadamente diferentes entre sí.

Hablamos de ‘comunidades’ en referencia a un análisis de redes que hemos realizado sobre esta controversia social. En este contexto, ‘comunidades’ se refiere a grupos de usuarios de Twitter que interactúan de manera más frecuente entre sí que con otros usuarios.

Figura 1

En la evolución temporal mostrada en la figura 1 podemos observar varias cosas. Hemos identificado cuatro categorías distintas que componen la amplia discusión sobre el ‘Cambio Climático’. La primera se centra en problemas relacionados con la economía, abordando temas como las energías renovables/limpias y la transición energética. La segunda categoría se enfoca en el activismo, incluyendo el ecologismo y el ambientalismo. La tercera engloba eventos políticos clave, como las conferencias COP21 y COP26, que han generado un gran debate, así como la Agenda 2030. Finalmente, la última categoría se concentra en cuestiones puramente climáticas, como el calentamiento global y la emergencia o crisis climática. Hemos realizado esta división al observar que cada una de estas categorías sigue su propio patrón a lo largo del tiempo. El perfil acumulativo proporciona una visión general de la discusión en torno al cambio climático.

Observamos dos picos de actividad destacados a finales de 2015, coincidiendo con el inicio y el final de la COP21. A partir de ese momento, nuestro enfoque se desplaza hacia el ámbito político, con picos de actividad muy localizados relacionados con eventos específicos. Resulta más sencillo identificar las dos comunidades que estamos investigando al analizar quiénes comentan y quiénes se oponen a los acontecimientos marcados con líneas discontinuas en el gráfico. Estos eventos, además de la COP21, incluyen la retirada de Estados Unidos del Acuerdo de París y la COP26.

Comparamos el análisis de tweets en catalán y castellano para situar un poco geográficamente la discusión. Por ejemplo, de las tres fechas señaladas en la figura, podemos ver que en el gráfico de los tweets en catalán el primer pico es el doble de alto que el segundo, mientras que en los tweets en español son comparables, eso indica que ésta polémica resonó más en América, cosa que concuerda con el evento al que va asociada esta discusión.

Una vez que hemos focalizado nuestra atención en estos periodos específicos, podemos construir una representación de las redes de interacciones entre usuarios. Si examinamos la red de retweets, podemos comprobar la afinidad entre los distintos usuarios.

Figura 2

Figura 3

Como se puede apreciar en la representación de la figura 2, hemos impuesto una segmentación de la red en dos comunidades de tamaños similares. Sin embargo, si no imponemos una igualdad de tamaños y nos basamos en el concepto de modularidad, como se muestra en la figura 3, observamos una partición más natural. La modularidad es una medida que indica el grado de separación entre las distintas comunidades de una red; cuanto mayor es su valor, más definidas quedan estas comunidades.

Al realizar una breve exploración de los usuarios que reciben más retweets, representados por los nodos de mayor tamaño en la figura 3 observamos que la separación de comunidades es de naturaleza geográfica. Por un lado, encontramos a @teleSURtv, @bbcmundo y @mauriciomacri en una misma comunidad; aunque tienen ideologías políticas de izquierda, centro y derecha respectivamente, todos están ubicados en América del Sur. Por otro lado, tenemos a @EPN, @PresidenciaMX y @SEMARNAT_mx; estos usuarios comparten una ideología similar, pero lo más relevante es que todos son de nacionalidad mexicana y forman parte de una comunidad más aislada. Es plausible pensar que, si no pusiéramos una división en dos comunidades únicas, podríamos identificar los diferentes países de habla hispana.

En la red mostrada en la en la figura 4 se observa una unificación de dos subcomunidades forzada. En verde vemos dos subcomunidades claramente separadas que forman parte de la misma agrupación. Por otra parte si mostramos la separación por modularidad, figura 5, observamos como la agrupación de nodos respeta más la separación que tienen entre ellos.

Figura 4

Figura 5

En esta discusión, encontramos un elemento peculiar. Por un lado, tenemos a las cuentas españolas @Agenda2030_, @SantiABASCAL y @PoderJudicialEs. La última cuenta es neutral, pero las otras dos son negacionistas, siendo @Agenda2030 una cuenta paródica de temas sociales polémicos y @Santi_ABASCAL el líder de un partido político de ultraderecha. Por otro lado, en la otra comunidad, liderada por @FelipeCalderon, @Pontifex_es y @XochitlGalvez, a pesar de estar alineadas con una ideología progresista en cuanto al cambio climático, estas cuentas pertenecen a usuarios del continente americano. Así que, a pesar de que existe una división de comunidades basada en la geografía, también observamos una separación ideológica. De hecho en la agrupación más grande podemos observar subconjuntos a simple vista, relacionados posiblemente con las barreras geográficas entre usuarios.

Vemos que cuando un idioma abarca muchas regiones y el tema del que se hace eco es de alcance mundial como estas dos discusiones de las que hemos hablado, las barreras geográficas juegan un papel importante. Los usuarios no caen en una cámara de eco, al menos no de forma global. Puede ser que dentro de cada subconjunto (que suponemos que puede representar a cada país) si que se genere esta división polarizada donde los usuarios interaccionan con otros con otros con los que comparten ideologías. Por otro lado, podemos pensar en la identidad nacional como una cámara de eco por sí misma. Basándonos en los resultados que obtenemos, es plausible la idea de que es más probable interactuar con alguien con quien compartes nacionalidad.