BasqueParl: descifrar la huella retórica en el Parlamento Vasco con el procesamiento del lenguaje natural

Abstract

Este artículo se centra en el proyecto BasqueParl, que utiliza técnicas de machine learning y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar la retórica política en el Parlamento Vasco (España). Constituye un buen ejemplo de code-switching del lenguaje político en un contexto de bilingüismo y una representación política cuantitativamente equilibrada entre hombres y mujeres. La investigación se basa en el análisis documental de actas parlamentarias (2012 y 2020), comprendiendo 13 872 105 palabras en euskara y español. Se consideran variables como fecha, persona oradora, año de nacimiento, sexo, partido, idioma, lemas y entidades. Para visualizar los resultados, se presenta un dashboard experimental dividido en cuatro secciones: Interventions, Tables, LDA y Scattertext, empleando herramientas de lematización y reconocimiento de las entidades nombradas, entre otras. El dashboard ofrece una visión gráfica de la actividad parlamentaria, mostrando que el 21 % de la producción retórica es en euskara. Otros hallazgos incluyen que las mujeres intervienen menos y que los partidos minoritarios tienen una presencia discursiva desproporcionada. Además, se observa una distribución de temas políticos en función del reparto tradicional basado en el género de asuntos políticos. Se concluye que en la era del gobierno abierto y el open data, estas herramientas son esenciales para promover la transparencia en la Administración pública.

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