Emociones en 280 caracteres: cómo los tweets, imágenes y memes dieron forma al Estallido Social

Abstract

Esta investigación analiza la configuración de narrativas digitales multimodales (texto, imágenes y memes) y la circulación de emociones virales en Twitter durante el Estallido Social chileno de 2019. El estudio se fundamenta en la premisa de que las emociones no son un mero suplemento del conflicto, sino motores centrales de la acción colectiva; bajo esta óptica, las plataformas digitales permiten observar en tiempo real cómo se disputan los marcos morales, se viralizan los afectos y se reordenan las expectativas ciudadanas. La pregunta central de investigación indaga sobre cuáles fueron las principales narrativas digitales presentes en las semanas clave de agosto, octubre y noviembre de 2019. Para ello, el objetivo general fue cartografiar dichas narrativas en cuatro ventanas temporales críticas: un período de control (01-07 agosto), el preludio (10-17 octubre), la irrupción (18-25 octubre) y la reconfiguración posterior al “Acuerdo por la Paz Social y la Nueva Constitución” (15- 22 noviembre). Esta segmentación permite observar la transición desde conversaciones cotidianas hacia una politización acelerada y el posterior reordenamiento institucional del conflicto. En lo teórico, la investigación se sitúa en la intersección de tres debates: (i) los estallidos como episodios de excepcionalidad contenciosa marcados por difusión acelerada, innovación en repertorios y crisis de autoridad; (ii) el giro afectivo en el estudio de la protesta, que subraya el rol movilizador de emociones como la ira, la alegría o la tristeza; y (iii) la circulación digital y la viralidad, entendidas como fenómenos estructurales que dependen tanto del mensaje como de su capacidad de atravesar comunidades y activar juicios morales. En lo metodológico, se trabajó un enfoque cuantitativo y comparativo con un corpus de ~6.300 tweets de alta viralidad seleccionados a partir de un Índice de Viralidad (IdV), que capta la desproporción entre seguidores y alcance real del contenido. La codificación de narrativas digitales combinó revisión manual y apoyo de un Modelo de Lenguaje Grande (LLM), mientras que las emociones se clasificaron mediante PySentimiento, considerando seis emociones básicas y tres polaridades de sentimiento. Los principales hallazgos muestran que la conversación digital transita desde relatos cotidianos y emocionalidades leves hacia configuraciones afectivas cada vez más densas, donde la ira, la tristeza y la alegría comienzan a articular juicios morales y a reordenar el sentido del conflicto. A medida que la protesta se intensifica, Twitter se convierte en un espacio de denuncia, coordinación y circulación de imágenes y videos que amplifican la indignación y legitiman nuevas formas de acción colectiva. Posteriormente, aunque emergen momentos de esperanza y apoyo simbólico, persiste un trasfondo emocional marcado por el malestar y la desconfianza hacia las instituciones, evidenciando que la salida institucional no logra resolver la carga afectiva acumulada. En conjunto, estos cambios muestran que las dinámicas emocionales no solo acompañan la protesta, sino que moldean su narrativa y su capacidad de sostenerse en el tiempo.