Visualizing Semantic Similarity in Political Discourse: A Comparative Analysis of Word Embeddings in Trump’s 2016 and 2024 Campaign Speeches

El lenguaje es más que una simple forma de intercambiar información; es la herramienta primordial a través de la cual los líderes políticos construyen la realidad, definen quién pertenece y enmarcan las batallas de una nación. Cuando un político habla, no está simplemente enumerando políticas; está tejiendo un tapiz de significado donde las palabras se conectan entre sí de maneras específicas y, a menudo, invisibles. Durante décadas, los académicos han estudiado estos discursos contando palabras o leyendo el tono, pero un campo de estudio más reciente utiliza computadoras para mapear la arquitectura oculta de estas conexiones. Este enfoque trata el lenguaje como un vasto paisaje tridimensional donde las palabras que aparecen juntas con frecuencia se sitúan cerca unas de otras, mientras que las palabras que rara vez se encuentran derivan lejos. Al trazar estas distancias, los investigadores pueden ver no solo lo que un líder está diciendo, sino cómo la estructura misma de su pensamiento ha cambiado con el tiempo. Este es el territorio explorado por un estudio reciente que analiza la evolución de la retórica política de Donald Trump, comparando los discursos de su campaña de 2016 con los de su carrera de 2024 para comprender cómo se ha redibujado el mapa de su mundo político.

Los investigadores comenzaron con una pregunta simple pero ambiciosa: ¿cómo ha cambiado la forma en que Donald Trump conecta las ideas a lo largo de un período de ocho años? Para responder a esto, recopilaron dos colecciones masivas de texto: 166,297 palabras de sus discursos de campaña de 2016 y 218,892 palabras de sus discursos de campaña de 2024. No fueron fragmentos aleatorios, sino transcripciones cuidadosamente seleccionadas de mítines y eventos oficiales, asegurando una comparación justa del mismo tipo de comunicación política. El equipo luego introdujo este texto en un modelo computacional diseñado para aprender el significado de las palabras basándose en su compañía. Imagine un modelo que lee miles de frases y aprende que "rey" y "reina" están cerca porque suelen aparecer en contextos similares, mientras que "rey" y "arena" están lejos. Este modelo, conocido como Word2Vec, convierte cada palabra de los discursos en un punto matemático en el espacio. La distancia entre estos puntos revela qué tan similares son las palabras en significado dentro de esa era específica.

Una vez que la computadora había mapeado las palabras, los investigadores utilizaron un método para agruparlas en cúmulos, de forma muy parecida a clasificar una bolsa mixta de canicas por color y tamaño para ver los patrones dominantes. Luego utilizaron una técnica para aplanar estos mapas complejos y multicapa en imágenes bidimensionales que pudieran ser vistas y analizadas por ojos humanos. Lo que encontraron fue una historia de continuidad y cambio profundo. Los temas centrales del mensaje de Trump se mantuvieron notablemente estables a través de los dos períodos. Tanto en 2016 como en 2024, los discursos se construyeron sobre una base de populismo, enfrentando a "el pueblo" contra una "élite" corrupta, y prometiendo fuerza y renovación nacional. La computadora confirmó que estos pilares centrales de su retórica no desaparecieron; seguían siendo las características más pesadas y prominentes del paisaje.

Sin embargo, la forma en que estos temas estaban dispuestos alrededor de cada uno de ellos había experimentado una transformación dramática. En los discursos de 2016, el mapa era denso y estrechamente tejido. Las ideas económicas como empleos, comercio y desarrollo nacional estaban agrupadas cercanamente con temas de seguridad e identidad. El lenguaje sugería una visión unificada donde la prosperidad económica y la fuerza nacional estaban intrínsecamente ligadas como partes de una historia única y cohesiva. Las visualizaciones de la computadora mostraron estas ideas amontonadas, indicando que en 2016, la narrativa política era un tejido único e integrado donde un tema conducía naturalmente a otro.

Para 2024, ese tejido se había deshilachado. Los mismos temas centrales de populismo y fuerza seguían presentes, pero ya no estaban estrechamente vinculados a los problemas económicos que antes los definían. En su lugar, el mapa de 2024 parecía disperso y fragmentado. La computadora reveló que los temas se habían distanciado, formando islas de significado distintas y aisladas. El discurso se había vuelto más dividido, con nuevos cúmulos surgiendo alrededor de la legitimidad política, las narrativas mediáticas y los conflictos basados en la identidad. La conexión estrecha entre la política económica y la identidad nacional se había aflojado, reemplazada por una estructura donde diferentes temas existían en ámbitos separados y, a menudo, conflictivos. Esto sugiere que el mensaje político había pasado de una visión amplia y orientada a las políticas a una narrativa más fracturada impulsada por batallas ideológicas y la defensa de la verdad política.

El estudio también observó de cerca palabras específicas para ver cómo sus significados habían cambiado en el espacio entre las dos campañas. Palabras como "China", "lucha", "elección" y "verdad" mostraron el movimiento más dramático. En 2016, "China" era vecina de palabras sobre comercio, manufactura y empleos; era enmarcada principalmente como un competidor económico. Para 2024, la palabra se había alejado de esos vecinos económicos y se había asentado junto a términos relacionados con la seguridad nacional, las amenazas y la rivalidad geopolítica. Del mismo modo, la ubicación de la palabra "lucha" había cambiado. En los discursos anteriores, estaba asociada con la fuerza militar y las amenazas externas. En los discursos posteriores, había migrado al centro de las luchas políticas internas, agrupándose con palabras sobre elecciones, censura de medios y conflicto interno.

Quizás el cambio más revelador ocurrió con la palabra "verdad". En 2016, esta palabra estaba en la periferia, no era central para los principales cúmulos de significado. En 2024, se había convertido en un punto focal, formando su propio cúmulo aislado rodeado de palabras sobre narrativas mediáticas, censura e identidad política. Esto indica un alejamiento del debate sobre hechos objetivos o detalles de políticas hacia una lucha sobre la naturaleza misma de la realidad y quién tiene el derecho de definirla. La palabra "elección" experimentó un viaje similar, pasando de un contexto de victoria y apoyo popular en 2016 a un contexto de fraude, disputas de legitimidad y resultados cuestionados en 2024.

Los investigadores concluyeron que estos cambios no se trataban solo de intercambiar un tema por otro, sino de una reestructuración fundamental de cómo se construye el significado político. El discurso de 2016 se caracterizó por una estructura cohesiva y orientada económicamente donde las ideas se reforzaban entre sí. El discurso de 2024 era más fragmentado, impulsado por la ideología y enfocado en la identidad y el conflicto. El estudio sugiere que, a medida que la polarización política se profundiza, el lenguaje utilizado para describir el mundo se vuelve menos sobre metas de política compartidas y más sobre la defensa de realidades separadas y, a menudo, incompatibles. Los modelos computacionales no solo contaron palabras; revelaron que la arquitectura misma del discurso político ha cambiado, pasando de una narrativa unificada a una colección de fragmentos desconectados e ideológicamente cargados. Este hallazgo ofrece una nueva forma de entender cómo los líderes políticos adaptan su lenguaje no solo a nuevos eventos, sino a un paisaje cambiante de creencias públicas y conflictos.