Inmigración en películas : un análisis utilizando aprendizaje automático a partir de los subtítulos

Abstract

Este trabajo caracteriza el contenido de inmigración de las películas a partir del texto de más de 27 mil subtítulos. Primero, se usa una combinación de Fast K-Medoids, Random Forest y clustering jerárquico para definir temáticas estables e interpretables que estén sistemáticamente asociadas al contenido de inmigración. Segundo, se entrenan varios modelos supervisados con el objetivo de construir un índice continuo del grado de contenido de inmigración en cada película. Finalmente, se explora la asociación entre el consumo en cines de películas con mayor o menor contenido sobre inmigración y las dinámicas reales de inmigración.