Text mining and populist narrative
An analysis of the AMLO-Sheinbaum transition
DOI:
https://doi.org/10.29105/gmjmx23.45-555Keywords:
populism, narrative, text mining, AMLO, SheinbaumAbstract
This article examines the narrative in the presidential transition between Andrés Manuel López Obrador and Claudia Sheinbaum, aiming to identify continuities and ruptures within the discursive frameworks of the Fourth Transformation. Two textual corpora were constructed from the stenographic versions of AMLO’s morning press conferences (September 2024) and Sheinbaum’s inaugural address and morning press conferences (October 2024), which were processed through text mining using the Voyant Tools platform. The methodology combined close and distant reading to analyze linguistic patterns, term frequency, and narrative frames associated with populism. The findings reveal that AMLO’s discourse was marked by a confrontational and polarizing style centered on the figure of the leader, whereas Sheinbaum’s narrative retained key populist elements but adopted a more institutional and technical tone, shifting antagonism towards a narrative of renewal and conciliation. The main contribution of this study lies in its methodological dimension: by incorporating text mining through open-source tools, it demonstrates the feasibility of applying computational analysis techniques in an accessible yet rigorous manner, thus expanding research possibilities in political communication.
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