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Descripción es exacto "La presente investigación busca establecer el grado de correlación entre comentarios tóxicos en YouTube y la visibilidad que adquieren los videos con el pasar del tiempo. A este fin, optamos por un método mixto que combina herramientas de recolección y aprendizaje automático, popularmente conocidas como Inteligencia Artificial, con un marco teórico de semiótica de la hipermediatización que hace uso de recursos generados por Eliseo Verón, Mario Carlón y Damian Fraticelli.

Las hipótesis de investigación fueron las siguientes:

A- Un aumento en la toxicidad se asocia con un aumento en las vistas e interacciones de los videos humorísticos.
B- Diferentes juegos del lenguaje alteran la circulación de la toxicidad y su asociación con más visibilidad (así, en un enunciador infantil los resultados serían distintos a los de uno de humor negro).
C- Las enunciadoras femeninas reciben más comentarios tóxicos que los masculinos.

Como la población de nuestro estudio es de un tamaño inconmensurable, la muestra incluyó todos los videos producidos por los 12 youtubers más populares de la sección Comedia de Argentina entre el 20 de marzo de 2020 y el mismo día de 2021.

El proyecto comenzó con el crawling de más de 1.5 millones de comentarios. Prosiguió con la limpieza, el procesamiento y la activación de Perspective, un modelo de IA basado en Transformers que identifica diferentes valencias de lenguaje tóxico. Luego, pasamos a la etapa cuantitativa de la investigación, donde a través de correlaciones estadísticas y visualización de datos logramos captar los casos donde la asociación entre toxicidad y visibilidad era tal. Por último, hicimos uso del esquema para el análisis enunciativo del humor para identificar esos diferentes juegos del lenguaje y formas simbólicas que impactaron en la asociación hipotetizada.

Las hipótesis A y C no pudieron ser probadas con nuestras observaciones, mientras que la B resultó validada, identificando en enunciadores marginados por sus contenidos (outsiders, en Howard Becker) la causa de la diferencia entre los grados de asociación.
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