How Ethos and Pathos Appeals Resonate in Reader Interpretations of Social Media Messages

Resumen Técnico: Cómo la resonancia de los apelativos de Ethos y Pathos influye en las interpretaciones del lector de mensajes en redes sociales

Planteamiento del problema
La investigación computacional actual sobre la retórica en redes sociales se centra predominantemente en la identificación de estrategias retóricas y falacias dentro del texto explícito de publicaciones y comentarios. Este enfoque pasa por alto a la "audiencia universal": la mayoría de los usuarios que consumen contenido de forma silenciosa sin dejar una retroalimentación explícita. En consecuencia, los métodos existentes no logran capturar cómo los dispositivos retóricos, específicamente el ethos (apelaciones a la credibilidad/carácter) y el pathos (apelaciones a la emoción), son procesados, transformados u omitidos durante la interpretación interna de un mensaje. Este estudio aborda la brecha entre la intención retórica del emisor y la recepción cognitiva de la audiencia silenciosa, investigando si estos apelativos resuenan y cómo lo hacen en las interpretaciones del lector.

Metodología
El estudio utiliza el conjunto de datos OrigamIM, que contiene 2,018 oraciones en inglés del subreddit de Reddit r/ChangeMyView emparejadas con aproximadamente 9,851 interpretaciones (reformulaciones) escritas por humanos y puntuaciones de actitud (escala Likert de 1 a 5) hacia el autor original.

1. Clasificación Retórica (Estándar de Plata/Silver Standard):
   Debido a la escala del conjunto de datos (~10,000 segmentos de texto), los autores emplearon un flujo de trabajo de anotación de "estándar de plata" en lugar de una etiquetación manual para todo el corpus. Compararon dos enfoques:

   • Clasificadores con ajuste fino (Fine-tuned Classifiers): Modelos RoBERTa (large para ethos, base para pathos) entrenados con el conjunto de datos PolarIs, que contiene etiquetas de ethos y pathos anotadas por expertos.
   • Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs): Gemini 2.5 utilizado para procesos de prompting de zero-shot, few-shot y chain-of-thought para clasificar ethos y pathos.
   • Esquema de etiquetas: Tanto el ethos como el pathos se mapearon a un esquema ternario: {+, −, 0} (positivo/apoyo, negativo/ataque, neutral).

2. Validación:

   • Evaluación Automática: Los modelos fueron probados en conjuntos de datos reservados de PolarIs y el conjunto de datos EU DisinfoTest. Los resultados mostraron que RoBERTa alcanzó puntuaciones F1 altas (0.88–0.91) en datos de dominio interno, pero su rendimiento disminuyó en datos fuera de dominio debido a las diferencias en las directrices de anotación (por ejemplo, ethos autorreferencial vs. dirigido a otros).
   • Evaluación Manual: Un subconjunto de 100 muestras de OrigamIM fue anotado manualmente por expertos. Gemini 2.5 superó a RoBERTa en este contexto específico (F1 0.73 vs. 0.64 para ethos), probablemente debido a una mejor cobertura de las claves de credibilidad.
   • Estrategia Final: Se utilizó un esquema de votación por mayoría que combina las decisiones de RoBERTa y Gemini para el análisis posterior.

3. Análisis:
   El estudio analizó la alineación entre las etiquetas retóricas de la oración original ($s$) y sus interpretaciones de la audiencia ($i$). Empleó pruebas estadísticas (Chi-cuadrado) y regresión de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS) para determinar:

   • El grado de divergencia entre las etiquetas de la fuente y la interpretación.
   • Si ciertos apelativos retóricos (por ejemplo, pathos positivo) predicen una mayor variabilidad en las interpretaciones.
   • Si el ethos/pathos a nivel de oración predice las actitudes de los lectores hacia el autor.
   • Factores cualitativos (más allá del ethos/pathos) que impulsan las diferencias interpretativas.

Resultos Clave

• Divergencia en la Interpretación: Los apelativos retóricos no se preservan de manera consistente. Las interpretaciones divergen de la oración original en el 30% de los casos. La alineación total (donde todas las interpretaciones coinciden con el ethos y pathos originales) ocurre en solo el 15.9% de las oraciones.
• Impacto de la Carga Retórica:
  • Neutralidad: Las oraciones con ethos y pathos neutrales muestran una alineación significativamente mayor con las interpretaciones ($p < 0.001$), lo que sugiere que la neutralidad fomenta el consenso.
  • Variabilidad: El contenido retóricamente cargado provoca una mayor variabilidad. Las oraciones con pathos positivo y ethos positivo/negativo muestran la mayor divergencia interpretativa. La regresión OLS confirmó que tanto el ethos positivo como el negativo ($\beta = 0.46$ y $0.32$) y el pathos positivo ($\beta = 0.30$) aumentan significativamente la variabilidad interpretativa en comparación con las bases neutrales.
• Predicción de Actitudes: El ethos y el pathos de la oración original son predictores significativos de las actitudes de los lectores hacia el autor. Los apelativos positivos se correlacionan con actitudes más positivas, mientras que los negativos se correlacionan con actitudes más negativas. Sin embargo, estos apelativos no predicen significativamente la variabilidad de las actitudes dentro de un conjunto de interpretación único.
• Impulsores de la Variabilidad: Más allá del ethos y el pathos, el estudio identificó ocho factores que contribuyen a la divergencia interpretativa, categorizados como:
  • Relacionados con el intérprete: Sistemas de valores, partidismo político, identidad social, experiencia personal.
  • Basados en el Contenido/Forma: Encuadre de opinión del autor, preguntas retóricas, sarcasmo.
  • Contextuales: Efectos de falta de contexto que conducen a la mala interpretación de referentes o objetivos.

Contribuciones Clave

1. Análisis Retórico Perspectivista: El artículo introduce una perspectiva computacional que desplaza el enfoque del texto mismo hacia la distribución de las interpretaciones de la audiencia, capturando la recepción "silenciosa" de la retórica.
2. Evidencia Empírica de Transferencia: Proporciona evidencia a gran escala de que el ethos y el pathos no son propiedades estáticas del texto, sino que están sujetos a transformación (preservación, distorsión u omisión) durante el proceso de interpretación.
3. Enriquecimiento de Datasets: Los autores enriquecieron el conjunto de datos existente OrigamIM con nuevas capas de anotación de ethos y pathos, poniéndolas a disposición pública para futuras investigaciones.
4. Identificación de Factores Predictivos: El estudio cuantifica cómo ciertos apelativos retóricos (particularmente los no neutrales) impulsan la inestabilidad interpretativa e identifica los factores cognitivos y contextuales específicos que median esta variación.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo argumenta que la suposición de que el contenido textual sirve como un proxy directo para la recepción de la audiencia es errónea. Los hallazgos sugieren que la "verdad fundamental" (ground truth) en los datos de comunicación es inherentemente inestable, particularmente en lo que respecta a los apelativos persuasivos.

• Implicación Teórica: El estudio desafía al campo a pasar de modelar "lo que el texto dice" a modelar "la distribución de lo que el texto evoca". Propone que la "inestabilidad interpretativa" (la divergencia en la construcción del significado) es una dimensión distinta de la toxicidad que merece ser investigada.
• Implicación Práctica: Para el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), optimizar los modelos basándose únicamente en métricas de similitud semántica ignora un abismo masivo en la comunicación humana. Para modelar eficazmente fenómenos sociales como la polarización, los modelos deben tener en cuenta la distribución pragmática del significado centrada en el receptor.
• Modestia: Los autores reconocen las limitaciones, incluyendo el uso de un conjunto de datos de un solo idioma (inglés) de un subreddit específico, el tamaño pequeño del conjunto de interpretación por oración (que limita la captura de la "audiencia universal" completa) y el ruido inherente en la clasificación de estándar de plata. Encuadran su trabajo como una base para modelar la interpretación retórica dentro de la audiencia silenciosa, abriendo vías para trabajos futuros que permitan desentrañar los apelativos retóricos de las variables de confusión (por ejemplo, la alineación ideológica) y cerrar la brecha entre los estados cognitivos latentes y los comportamientos explícitos en las plataformas (por ejemplo, votos positivos, compartidos).