análisis · burgerking
Boicot a Burger King
La conversación sobre Burger King tras la polémica de El Xokas (julio de 2026)
ventana de datos · primer tuit: 10 jul 2026, 01:23 → último: 19 jul 2026, 09:59 (UTC)
Volumen de mensajes por hora (UTC). La barra ámbar marca el pico de actividad.
Reparto del corpus entre adhesión y crítica. Es una señal orientativa, no un análisis de sentimiento validado.
Método: clasificación léxica (lexicon-based). Cada texto se coteja con dos diccionarios, de adhesión y de crítica, y se asigna la clase con más coincidencias (neutral si no hay marcadores o hay empate). No modela ironía, contexto ni negación: es una aproximación, no un análisis de sentimiento supervisado.
Cada nodo es una cuenta; cada arista va del amplificador al autor original (quién difunde a quién). El color indica la comunidad y el tamaño, la centralidad de entrada: los nodos emisores se ven más grandes.
Cómo usarlo: arrastra para explorar y pasa el ratón para ver detalles. Pincha en una comunidad de la leyenda (o en cualquier tabla de abajo) para resaltarla y centrar la vista. Un clic en un nodo resalta su comunidad; un doble clic abre el perfil de esa cuenta en X.
Un nodo emisor es una cuenta cuyo contenido difunden muchas otras: su in-degree ponderado (suma de retweets, citas y respuestas que recibe) es alto. Mide el origen efectivo del mensaje, al margen de cuántos seguidores tenga. Pincha el nombre para abrir su perfil en X, o el resto de la fila para localizarla en el grafo.
| # | cuenta | amplif. |
|---|---|---|
| 1 | @SarahPerezSanta | 5035 |
| 2 | @javioliveira | 4612 |
| 3 | @el_pais | 3814 |
| 4 | @PaloJusto | 3625 |
| 5 | @ElMiticoBarbas | 3459 |
| 6 | @infovlogger36 | 2875 |
| 7 | @casasola_89 | 2790 |
| 8 | @umiamai_ | 2665 |
| 9 | @eldiarioes | 2501 |
| 10 | @unaicano10 | 2445 |
| 11 | @rafalozzz | 2189 |
| 12 | @Hanky_solo | 2179 |
| 13 | @TndenciaStream | 2095 |
| 14 | @herqles_es | 2072 |
| 15 | @CristinaSegui | 2056 |
Un puente es una cuenta con alta intermediación(betweenness): está en muchos de los caminos más cortos entre cuentas de comunidades distintas. Conecta bloques que, sin ella, quedarían aislados; es quien hace que un mensaje salte de un bando a otro. Pincha una fila para verla.
| # | cuenta | interm. |
|---|---|---|
| 1 | @ElMiticoBarbas | 0.0001 |
| 2 | @juanmafdez | 0.0001 |
| 3 | @MilesCarabanxel | 0.0001 |
| 4 | @Albert_Edero | 0.0001 |
| 5 | @GBCLopi | 0.0001 |
| 6 | @MiguelPcb531 | 0.0001 |
| 7 | @mayorcete | 0.0000 |
| 8 | @xokaspov | 0.0000 |
| 9 | @AitanaxOliviaR | 0.0000 |
| 10 | @javioliveira | 0.0000 |
| 11 | @umiamai_ | 0.0000 |
| 12 | @casasola_89 | 0.0000 |
| 13 | @infovlogger36 | 0.0000 |
| 14 | @olympeabogados | 0.0000 |
| 15 | @irenevg3 | 0.0000 |
Una comunidad es un grupo de cuentas que se amplifican entre sí mucho más que con el resto de la red. Se detectan por modularidad(algoritmo de Louvain), sin etiquetas previas: emergen de la propia estructura de retweets, citas y respuestas. Cada comunidad es un foco desde el que circula el mensaje; las opuestas suelen corresponder a bandos enfrentados. Pincha una fila para resaltarla en el grafo.
Extracción
Los datos proceden de contenido público de X (Twitter), recogido de forma automatizada sobre una ventana temporal acotada. Se parte de una búsqueda por términos o hashtag y, sobre los mensajes más amplificados, se reconstruye su difusión completa: retweets, citas y respuestas, junto con los perfiles implicados. La recolección es incremental y respeta topes de volumen para acotar el alcance.
Muestreo: se expandieron los 100 mensajes más amplificados, con una cascada de 2 niveles. Es un muestreo intencional por amplificación, orientado a reconstruir el núcleo de difusión de la conversación, no una muestra aleatoria del total. Las métricas globales (concentración, comunidades, tono) describen ese núcleo y son orientativas; el tono, en particular, es una aproximación léxica y no una estimación de prevalencia sobre toda la conversación.
Datos
De cada mensaje se conservan su texto, su fecha y sus métricas (retweets, citas, respuestas y me gusta). De cada cuenta, su usuario, su nombre y su número de seguidores. Las interacciones se modelan como aristas dirigidas, del amplificador al autor original. X no publica la lista de cuentas que dan me gusta, así que estos se contabilizan como métrica del mensaje, no como relación entre cuentas.
Análisis
Sobre esas relaciones se construye un grafo dirigido de amplificación. Las comunidades emergen por modularidad (algoritmo de Louvain), sin etiquetas previas: las define la propia estructura de interacciones. La centralidad de entrada (in-degree ponderado) identifica los nodos emisores, el origen efectivo del mensaje; la intermediación (betweenness) señala los puentes entre comunidades. La concentración del top-10 y el índice de Gini miden cuán repartida o vertical es la propagación. La línea de tiempo (volumen por hora) muestra el ritmo de difusión, y un indicador de tono, estimado por léxico y por tanto orientativo, aproxima el reparto entre adhesión y crítica. Es un trabajo de análisis de redes sociales (ARS) sobre datos públicos, con fin académico y de aprendizaje.