Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXXI, No. Especial 12, Julio-Diciembre 2025. pp.
598-610
FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431
Como citar: Fortich, R. C., Morales, A. D., Romero, I., y
Urzola, H. (2025). Ética Empresarial en empresas de moda: Aplicación de Minería
de Texto. Revista De Ciencias Sociales, XXXI(Especial 12), 598-610.
Ética Empresarial en empresas
de moda: Aplicación de Minería de Texto
Fortich Mesa, Roberto Carlos*
Morales
Acosta, Alex David**
Romero
Lázaro, Ingrid***
Urzola
Berrio, Hector****
Resumen
La
ética empresarial se ha consolidado como un pilar fundamental de la
Responsabilidad Social Corporativa, especialmente en industrias con alta
visibilidad como la de la moda. Este estudio analiza patrones en el contenido
de las noticias empresariales entre 2021 y 2025 con menciones a conductas
escandalosas o controversiales en las empresas de moda. Utilizando técnicas de
minería de texto en un corpus de noticias extraído con criterios de selección
de ecuación de búsqueda booleana para el periodo 2021-2025 de Google News, se
examina patrones y tendencias de estas narrativas, señalando menciones a
escándalos y evaluando además su direccionalidad emocional. Se usó una
combinación de técnicas computacionales y análisis crítico para analizar
narrativas ocultas en los datos textuales examinados. En ese sentido, como
resultado dos patrones que surgieron del análisis de contenido fueron: El
escrutinio creciente por sus prácticas laborales y ambientales en lugares como
Bangladesh, y el impulso por innovación en la industria de la moda. Se concluye
que las empresas del sector en respuesta a estos patrones deberían no solo
informar sobre sus avances, sino demostrar mayores compromisos con derechos
laborales y ambientalismo.
Palabras clave: Responsabilidad social corporativa; ética
empresarial; escándalo noticioso; sector moda; minería de texto.
* Doctorando en Economía por la Universidad del Rosario, Bogotá, Colombia.
Magister en Economía. Economista. Docente
Investigador adscrito al Programa de Administración de Empresas en la
Corporación Universitaria Antonio José de Sucre (UAJS), Sincelejo, Colombia.
Afiliado al Grupo de Investigación GIAEC del Centro de Investigación e
Innovación de la UAJS. E-mail: docente_investigador3@uajs.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8076-1760
** Doctorando
en Ciencias de la Educación por la Universidad Nacional de Rosario, Argentina.
Magister en Gestión de la Tecnología Educativa. Especialista en Administración
de la Tecnología Educativa. Ingeniero de Sistemas. Docente Investigador en la
Corporación Universitaria Antonio José de Sucre (UAJS), Sincelejo, Colombia.
E-mail: docente_investigador6@uajs.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2765-8753
*** Magister
en Gestión de la Tecnología Educativa. Especialista en Informática Educativa.
Ingeniera de Sistema. Docente Investigadora en la Corporación Universitaria del
Caribe, Sincelejo, Sucre, Colombia. E-mail: singrid.romero@cecar.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4045-1116
**** Doctorando
en Estudios Organizacionales. Magister en Educación. Especialista en
Investigación. Licenciado en Ciencias de la Educación. Director de
Investigación en la Corporación Universitaria Antonio José de Sucre (UAJS),
Sincelejo, Colombia. E-mail: direccion_investigacion@uajs.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1201-0006
Recibido: 2025-05-09 • Aceptado: 2025-07-27
Business
Ethics in Fashion Companies: Application of Text Mining
Abstract
Business
ethics has established itself as a fundamental pillar of Corporate Social
Responsibility, especially in highly visible industries such as fashion. This
study analyzes patterns in business news content between 2021 and 2025 that
mention scandalous or controversial behavior in fashion companies. Using text
mining techniques on a news corpus extracted with Boolean search equation
selection criteria for the 2021-2025 period from Google News, patterns and
trends in these narratives are examined, highlighting mentions of scandals and
also assessing their emotional direction. A combination of computational
techniques and critical analysis was used to analyze hidden narratives in the
examined textual data. Two patterns emerged from the content analysis:
increasing scrutiny of labor and environmental practices in places like
Bangladesh, and the drive for innovation in the fashion industry. It is
concluded that companies in the sector, in response to these patterns, should
not only report on their progress, but also demonstrate greater commitments to
labor rights and environmentalism.
Keywords: Corporate social responsibility; business ethics;
news scandal; fashion industry; text mining.
Introducción
La
Responsabilidad Social Corporativa (RSC) se considera una rama fundamental del
buen gobierno de las empresas. Aunque pueden contener múltiples dimensiones y
propósitos (Bom-Camargo, 2021), la dimensión ética de la RSC, especialmente en
relación con la adopción de prácticas de comportamiento ético, la transparencia
y el cumplimiento de normas laborales, es de especial atención académica por
las controversias que genera en sectores de alta visibilidad pública como la
industria de la moda (Thorisdottir y Johannsdottir, 2019; 2020; Nguyen et al.,
2021).
El
comportamiento ético no solo abarca el cumplimiento de las leyes locales e
internacionales, sino también la adhesión a principios de sostenibilidad y
buenas prácticas. En muchos casos, los instrumentos de buenas prácticas de RSC
son manifestaciones de auto regulación (López et al., 2021), que suelen
enfocarse en tres áreas (social, ambiental y económico) (Cantillo et al.,
2022). Por ello, a medida que las expectativas de los consumidores y los grupos
de interés como activistas y ONG crecen, las empresas deben demostrar de manera
concreta y verificable su compromiso con el comportamiento ético.
En
la industria de la moda, especialmente en empresas pequeñas y medianas, la
falta de auditorías éticas y la opacidad en la cadena de suministro pueden
generar desconfianza, afectar la reputación y, en última instancia, impactar
negativamente en sus operaciones comerciales (Feng y Ngai, 2020; Macchion,
2024; Narayanan et al., 2025; Li et al., 2025, Zhang et al., 2025, Qian et al.,
2025).
Al
respecto, las auditorías éticas, la publicación de informes de sostenibilidad y
el cumplimiento de estándares laborales son indicadores clave del compromiso
ético de las empresas. Sin embargo, mientras que las grandes marcas de moda
parecen estar adoptando estos procesos de manera más consistente, muchas
empresas pequeñas y medianas carecen de las herramientas necesarias para
implementar una RSC efectiva (Vo, 2011; Vázquez-Carrasco, R., y López-Pérez, ٢٠١٣;
Bikefe et al., ٢٠٢٠; Permani et al., ٢٠٢٥, Decker et al., ٢٠٢٥, Hariyani et al.,
٢٠٢٥).
En
la literatura de negocios, la teoría de los grupos de interés explica la
necesidad de ampliar la noción de responsabilidad social de las empresas,
destacando la necesidad de que las organizaciones reconozcan y respondan a las
diversas demandas de aquellos grupos que pueden estar dentro de su
circunferencia de acción (empleados, accionistas, consumidores, gobiernos,
comunidades, proveedores, sindicatos). La RSC se extiende a un compromiso de
una empresa por operar de manera económicamente viable y ambientalmente
responsable, a la par que toma en cuenta la voz de sus grupos de interés
(Dahlsrud, ٢٠٠٨, Mendoza et al., ٢٠٢٠; Pham et al., ٢٠٢٥, Rasyid et al., ٢٠٢٥,
Mowafi et al., ٢٠٢٥).
De
acuerdo con esta visión, grandes marcas globales como Nike, GAP, Adidas, McDonald’s,
entre otras, están siendo crecientemente presionadas por parte de grupos que
luchan por una gestión responsable de la cadena de suministro. A menudo, esta
presión se canaliza indirectamente a través de la cadena de suministro, porque
los grupos de presión a veces encuentran dificultades para dirigirse
directamente a las marcas globales.
Así,
recurren a tácticas como atacar las actividades de abastecimiento de estas
empresas y su aparente explotación de condiciones laborales precarias en países
en desarrollo. Estos ataques, como en el caso de Shein
(Gilchrist y Bradney-George, ٢٠٢٤), han tenido un impacto considerable,
afectando la reputación de estas marcas. Este tipo de situaciones genera
sentimientos negativos hacia las grandes empresas debido a los comportamientos
«irresponsables» a lo largo de sus cadenas de suministro (Pedersen y Andersen, ٢٠٠٦;
Amaeshi et al., ٢٠٠٨; Marano et al., ٢٠٢٤).
Además,
la moda rápida ha marcado un hito en la historia del consumo contemporáneo,
alterando radicalmente los patrones de producción y adquisición de
indumentaria. En apenas décadas este modelo ha redefinido los hábitos de compra
de un amplio porcentaje de hogares, acelerando los ciclos de tendencias y
consolidando una cultura de lo desechable. Su impacto, incluso, va más allá de
lo económico porque ha replanteado las nociones de identidad y estatus
(Madhuhansi et al., ٢٠٢٥; Guillen-Royo et al., ٢٠٢٥; Contino, ٢٠٢٥). El modelo
de negocio del sector de la moda pronta se caracteriza por su rápido ciclo de
producción (semanas desde el diseño hasta puesta en almacén) (Wen et al., ٢٠١٩;
Maqueira et al., ٢٠٢٥; Krstić et al., ٢٠٢٥, Vivaldini y Ribeiro, ٢٠٢٥).
Las
implicaciones del aumento en la penetración de mercado de este tipo de
productos se observan en que ahora el hogar promedio compra un porcentaje mucho
más alto que antes, pero lo retiene por periodos de hasta la mitad del tiempo
(Joung, ٢٠١٤, Kang et al., ٢٠٢٤, Noe y Hyun, ٢٠٢٤, Rodrigues et al., ٢٠٢٥). Por
tanto, el sistema productivo para adaptarse a este modelo tiende a una
sobrecarga en, por ejemplo, la cantidad de agua que se requiere para producir
una camiseta (Fiorilli, ٢٠٢٤). Según Grazzini et al. (٢٠٢١), la industria de
productos textiles y de confección es de las más contaminantes del mundo, con
menos de un ١٪ de los textiles llegando a ser reciclados nuevamente como
prendas de vestir.
Asimismo,
la esencia del sistema de moda pronta radica en su capacidad para reproducir
diseños de alta costura a precios accesibles, con tiempos de producción que
oscilan entre tres y seis semanas. Este esquema, impulsado por gigantes como
Zara y H&M, se sostiene sobre una cadena de suministro globalizada que
externaliza costos hacia países con mano de obra barata y regulaciones laxas
(Saha, ٢٠٢٢). Bangladesh, por ejemplo, se ha convertido en un epicentro
manufacturero donde los salarios mínimos apenas alcanzan para subsistir;
mientras las fábricas operan bajo condiciones deficientes de seguridad y salud
en el trabajo.
Los
altos costos ambientales derivados del auge de la moda pronta son motivo de
creciente preocupación. La industria textil es responsable del ١٠٪ de las
emisiones globales de carbono y del ٢٠٪ de la contaminación hídrica, derivada
del uso intensivo de químicos en el teñido de fibras (Khattab et al., ٢٠٢٠).
Aunque algunas marcas han adoptado iniciativas, estas medidas se quedan cortas
y no logran contrarrestar los perjuicios. Incluso, se ha notado la aparición
del fenómeno de greenwashing o campañas de marketing que exageran compromisos ecológicos, lo
que puede considerarse como una estrategia de relaciones públicas sin completo
impacto efectivo.
Por
otra parte, la sostenibilidad social es otra fuente de controversias para las
empresas del sector de moda. Desastres como el colapso del Rana Plaza en ٢٠١٣
dejaron al descubierto la precariedad laboral inherente al sistema (Jacobs y
Singhal, ٢٠١٧). Pese a los compromisos posteriores de transparencia, auditorías
independientes revelan que persisten prácticas como el trabajo infantil, las
jornadas extenuantes y la represión sindical. Es paradójico que mientras las
empresas reportan ganancias récord, con márgenes que duplican a los de la moda
tradicional, los eslabones más débiles de la cadena siguen en condiciones
deficientes.
Ante
este panorama de polémicas alrededor del mundo de moda pronta, algunos
consideran que la viabilidad a largo plazo del sector está en riesgo (Turnberg,
2021), dado el aparente privilegio que el modelo ofrece hacia la rentabilidad
inmediata sobre otros aspectos (por ejemplo, justicia social y ambiental), no
esperando que mengüen las controversias en cuanto a desigualdad y depredación.
A
pesar de la creciente incorporación de buenas prácticas y de recomendaciones
surgidas del campo académico en RSC, para el caso de la industria de la moda
aún existe un vacío que pruebe empíricamente la posible asociación entre las
conductas insostenibles laborales, ambientales y sociales, y los patrones
textuales del discurso público de estas empresas, particularmente en la
cobertura mediática. Si bien investigaciones previas han explorado la adopción
de la RSC a través de estudios de caso o encuestas (Thorisdottir y
Johannsdottir, 2019; Nguyen et al., 2021), se sabe poco sobre cómo los relatos
mediáticos reflejan simultáneamente los compromisos éticos y los escándalos y
cómo pueden influir en las percepciones de los grupos de interés.
La
primera de las anteriores cuestiones constituye la centralidad del vacío de
investigación que se pretende abordar. Por tal razón, este estudio tiene como
objetivo examinar patrones en el contenido de las noticias empresariales entre
2021 y 2025 con menciones a conductas escandalosas o controversiales en las
empresas de moda.
1.
Metodología
Para
responder al objetivo de investigación, se partió de identificar las fuentes
relevantes, realizando una búsqueda en Google News
que utilizó términos clave relacionados con la Responsabilidad Social
Corporativa (RSC) y el comportamiento ético, considerando la siguiente ecuación
de búsqueda: (scandal OR corruption OR «poor working conditions» OR «supply chain»
OR ethics) AND
(fashion OR «apparel
industry» OR «clothing industry» OR
«garment industry» OR textiles OR «fast
fashion» OR retailers OR brands).
Mediante
esta búsqueda, se recopiló un conjunto inicial de artículos y noticias
relevantes del sector de moda rápida entre 2021 y 2025 para buscar patrones que
señalaran presencia de debates clave y tendencias. Aunque algunos artículos no
mencionaban todos los términos de manera explícita, muchos de ellos hacían
referencia a situaciones relacionadas con la explotación laboral, las malas
prácticas en la cadena de suministro, o las controversias éticas en la
industria de la moda, lo que permitió ampliar el conjunto de datos. Finalmente,
se alcanzó un total de 94.864 caracteres sin espacios como textos noticiosos
relevantes sobre empresas de moda.
Una
vez delimitado el corpus de noticias, se aplicaron técnicas de minería de texto
para analizar su contenido (ver Figura I). El primer paso consistió en
tokenizar los textos utilizando el paquete tidytext
de R para obtener las palabras más frecuentes
en cada uno de los artículos recopilados (Silge y Robinson, 2016). Segundo, se
aplicó un filtro que depuró de palabras vacías (stop
words) a los textos. Luego se analizó la frecuencia de las palabras en
relación con su posición en la tabla de frecuencias. El enfoque de
visualización con nubes de palabras (ver Figura II), permitió observar las
palabras más comunes y cómo se distribuían en los artículos, proporcionando una
visión general del vocabulario utilizado en las noticias relacionadas con la
RSC y el comportamiento ético en la moda.
Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٥.
Figura I: Procedimiento para minería de texto en R
Además
de este análisis, se emplearon técnicas de análisis de sentimientos utilizando
el lexicón NRC. Este léxico asigna un valor emocional a cada palabra,
clasificándola en ocho emociones principales: Confianza, alegría, anticipación,
sorpresa, miedo, disgusto, tristeza y enojo. En el presente trabajo se
restringieron el espacio de emociones a los dos principales tipos: Negativas y
positivas. Para cada emoción, cada palabra en el léxico recibe un valor de uno
o cero, dependiendo de si se considera que la palabra evoca esa emoción.
2.
Resultados y discusión
En
el conjunto o corpus de artículos noticiosos se registraron decenas de
artículos que abarcaron desde 2021 hasta 2025, para noticias relacionadas con
países europeos, Estados Unidos, Bangladesh y el mundo en general (ver Cuadro
I).
Cuadro 1
Descripción de una muestra noticiosa examinada
|
Título |
Año |
Empresa relacionada |
País |
|
Threads that bind: Transforming the fashion
supply chain through digitalisation and transparency |
2022 |
General |
Dinamarca |
|
Las roturas de la supply chain aceleran las
relocalizaciones previstas por el sector textil |
2021 |
General |
España |
|
US Fashion Lobby Warns Trump Cuts Threaten Key
Supply-Chain Programmes |
2025 |
General |
Estados Unidos |
|
A Swastika Scandal Hits Omaha Fashion Week |
2025 |
General |
Estados Unidos |
|
Fashion supply chains: 2025’s risks and trends |
2025 |
General |
Estados Unidos |
|
Tackling the Traceability Gap: Enabling Full
Transparency in Fashion’s Supply Chain |
2025 |
General |
Estados Unidos |
|
Abuses lurk deep in fashion supply chain |
2025 |
Primark, Benetton |
Bangladesh |
|
How will geopolitics impact the global fashion
supply chain in 2025? |
2025 |
General |
Estados Unidos |
|
Sustainable Threads: Innovating the Supply
Chain in Textiles |
2025 |
General |
Global |
Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٥.
La
función readLines() en R facilitó el cargue de los datos dado su carácter
de no-estructurados, como corpus de noticias, desde URLs primero, y archivos de
texto (.txt), después. La capacidad de esta función para leer líneas crudas sin
un formato predefinido permitió manejar información heterogénea, como la nube
de palabras (ver Figura II). Sin embargo, esta flexibilidad exigió
preprocesamiento posterior, puesto que el texto contenía irregularidades de
formato (saltos de línea, caracteres especiales o metadatos no relevantes).
Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٥.
Figura II: Nube de palabras del corpus de noticias
El
uso de expresiones regulares (regex) en dplyr mediante filter(str_detect(word,
«^[A-Za-z]+$»)) aseguró que solo se conservasen palabras alfabéticas,
excluyendo números («123») o símbolos («A.B.C»). Este paso fue crítico para
evitar ruido en visualizaciones como la nube de palabras (ver Figura II), en la
que términos híbridos («ABC123») distorsionarían la frecuencia real. La regex ^[A-Za-z]+$ contribuyó a estabilizar los
resultados del análisis en ese sentido.
Se
extendieron las capacidades de R base
mediante la instalación de una librería especializada llamada ggwordcloud, la cual extiende las funciones de otra
librería reconocida por sus funcionalidades de visualización (por ejemplo, ggplot2) y le agrega la capa denominada geom_text_wordcloud(), lo que al implementar al
corpus en estudio permitió personalizar las nubes de palabras con atributos
estéticos (tamaño, color, rotación). En la Figura II, se configuró a los
argumentos de la capa geom_text_wordcloud()
para que especificase explícitamente tamaños proporcionales a la frecuencia de
palabras como «supply» (grande) versus «content» (pequeña). A diferencia de wordcloud, se integra de forma suave con el
ecosistema tidyverse, facilitando ajustes de
temas (theme_Publication()) o anotaciones.
La
implementación de herramientas de R como readLines(), tidytext
y ggwordcloud permitió procesar datos no
estructurados, limpiar ruido textual y visualizar frecuencias y sentimientos de
forma sistemática. Herramientas técnicas como readLines()
y regex contribuyeron a homogenizar el
corpus, eliminando símbolos y números con riesgo de distorsión de indicadores.
El
paquete tidytext facilitó la eliminación de
palabras vacías (stop words) mediante get_stopwords(), que proporciona listas
predefinidas en múltiples idiomas. Al combinar esta función con anti_join(), se excluyeron términos irrelevantes
(artículos, preposiciones) que podrían sesgar los resultados de frecuencia (ver
Figura III). Por ejemplo, en el corpus analizado, palabras como «de» o «y»
fueron descartadas para enfocarse en términos sustantivos como «management» o «innovation»,
mejorando la calidad del análisis.
Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٥.
Figura III: Palabras con mayor frecuencia de mención
A
diferencia de estudios previos menos automatizados (Lewis et al., 2013, quienes
reseñan bondades de la codificación manual –como su mayor énfasis en la
validación-), la aproximación centrada en software
del presente estudio procesó un corpus de 94.864 caracteres significativamente
mayor, identificando patrones emocionales y temáticos que métodos humanos
podrían pasar por alto. Esto valida la utilidad de herramientas como tidytext para análisis a escala.
El
análisis del corpus noticioso (2021–2025) reveló que la muestra de cobertura
mediática de Google News del sector moda
estudiada se concentró en preocupaciones ampliamente documentadas en la
literatura como cadenas de suministro, tecnología e innovación, riesgos
laborales y geopolíticos.
Al
respecto, las palabras más frecuentes relacionadas con las noticias que afectan
la reputación de las empresas del sector de moda fueron: Suministro (117),
administración (28), tecnología (28), innovación (22), trabajo (20), contenido
(15), participación (15), demanda (13), inteligencia (12), marzo (12),
producción (12), incluyendo 11, entre otras (ver Figura III). Esta jerarquía
parece estar reflejando un contenido que se concentra en temas de la cadena de
suministro y aspectos de la tecnología de producción de las empresas como la
innovación y el uso de trabajadores. También, la alta frecuencia de términos
como “suministro” (117 menciones), “tecnología” (28) e “innovación” (22),
refleja la prioridad mediática en desafíos logísticos y modernización.
La
función get_sentiments() de tidytext permitió clasificar palabras en categorías
emocionales (positivo/negativo) usando léxicos como NRC (Mohammad y Turney,
2013). En la Figura IV, se observa que este método identificó términos como «risk» (negativo) y «technology»
(positivo), asignándoles pesos para cuantificar el tono del corpus.
Fuente: Elaboración propia, ٢٠٢٥.
Figura IV: Análisis de sentimientos del corpus
Ejemplo
de esto se apreció cuando el análisis de sentimientos expuso una dicotomía:
Mientras “technology” y “management” se asocian a tonos positivos, palabras
como “risk”, “crisis” y “abuses” (por
ejemplo, en noticias sobre Bangladesh) vincularon al sector con riesgos
operativos y éticos. Estas categorías temáticas coinciden con las áreas en las
que algunos autores clasifican los principales desafíos de las cadenas de suministro,
tales como la explotación laboral en Bangladesh (Taplin, 2014) y la falta de
transparencia (García-Torres et al., 2022). Sin embargo, mientras ellos
destacaban problemas laborales, la presente investigación revela que términos
como “tecnología” e “innovación” tienen un peso inesperado, sugiriendo una
bimodalidad entre modernización y críticas éticas como ejes temáticos.
Finalmente,
la técnica elegida de asignar sentimientos basado en diccionarios es clave en
estudios de percepción, pero su precisión depende del contexto (por ejemplo, «tariff» podría ser neutral en otro dominio). Para
estudios futuros se sugiere ensayar métodos de clasificación de los artículos
noticiosos que permitan diferenciar automáticamente entre noticias rutinarias
del sector e informes investigativos de destape de malas prácticas o
escándalos.
Conclusiones
La
cobertura mediática analizada, refuerza la necesidad de que las empresas no
solo informen sobre sus avances, sino que demuestren compromisos reales con
derechos laborales y ambientalismo. Para que las empresas se sostengan en
posiciones de líderes en transformación responsable deben perseverar en
garantizar que exista equidad y sostenibilidad en toda su cadena de valor. Este
estudio halló patrones geográficos (concentración en Europa y Bangladesh),
temáticos (concentración en la cadena de valor) y de sentimientos (positivos
para referirse a innovación, negativos para referirse a aspectos forzados) en
el contenido de las noticias empresariales producidas entre 2021 y 2025 con
menciones a conductas escandalosas o controversiales en las empresas de moda.
El
contexto para este periodo de análisis se caracterizó, en general, por
regulaciones más estrictas y consumidores más críticos. Sin embargo, las
noticias analizadas reflejan, principalmente, un énfasis en condiciones laborales
injustas, las cuales en muchos casos se desprendieron de noticias originadas en
países como Bangladesh. Otros hallazgos secundarios se refirieron a noticias
sobre innovación y modernización del sector que pueden estar reflejando una
tendencia global a la transformación digital.
Cabe
mencionar que, debido a la naturaleza del corpus (noticias manualmente
seleccionadas), la representatividad del conjunto de datos puede estar
limitada. Además, los artículos pueden contener sesgos inherentes de los medios
de comunicación, lo cual debe considerarse al interpretar los resultados y
desarrollar otros estudios que podrían considerar ampliar el corpus con fuentes
diversificadas (informes ONG, redes sociales) para reducir sesgos mediáticos.
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