La evolución de los memes políticos: Detección y caracterización de los memes de internet con aprendizaje profundo multimodal

Combinando el humor con la relevancia cultural, los memes de internet se han convertido en un artefacto omnipresente de la era digital. Como describió Richard Dawkins en su libro El gen egoísta, los memes se comportan como genes culturales, ya que se propagan y evolucionan mediante un complejo proceso de «mutación» y «herencia». En Internet, estos memes activan los prejuicios inherentes a una cultura o sociedad, sustituyendo a veces los enfoques lógicos de la argumentación persuasiva. A pesar de su gran éxito en Internet, su detección y evolución han sido poco estudiadas. En esta investigación, proponemos y evaluamos Meme-Hunter, un modelo de aprendizaje profundo multimodal para clasificar imágenes en Internet como memes frente a no memes, y lo comparamos con enfoques unimodales. A continuación, utilizamos la similitud de las imágenes, el reconocimiento óptico de caracteres específicos de los memes y la detección de rostros para encontrar y estudiar las familias de memes compartidas en Twitter en las elecciones intermedias de Estados Unidos de 2018. Al mapear la mutación de memes en un proceso electoral, este estudio confirma el concepto de Richard Dawkins de la evolución de los memes.