El Marquesado, 2023: la conversación pública sobre la cesión de tierras

El conflicto empezó cuando la Agencia de Administración de Bienes del Estado (AABE) cedió el uso de 140 hectáreas sobre la ruta 11, en el paraje El Marquesado (Chapadmalal, al sur de Mar del Plata), a la asociación civil Tercer Tiempo, vinculada al Movimiento de Trabajadores Excluidos (MTE) que conduce Juan Grabois, para desarrollar allí un proyecto de producción agroecológica con acompañamiento de la Universidad Nacional de Mar del Plata y el Conicet. La cesión, firmada en febrero de 2023, se conoció públicamente el 24 de marzo. Al día siguiente, un grupo de vecinos y vecinas se movilizó en rechazo al proyecto y cortó la ruta. Así nació lo que la prensa llamó “el conflicto de El Marquesado”.

Chapadmalal es la franja costera que va desde la calle 515 al norte hasta el arroyo Las Brusquitas al sur, entre el camino viejo a Miramar y el mar: unos 20 kilómetros de cordón costero atravesados por la ruta 11, que une Mar del Plata con Miramar. La zona comprende ocho barrios: La Paloma, Playa Los Lobos, Playa Chapadmalal, Santa Isabel, High Land Park, San Eduardo de Chapadmalal, El Marquesado y San Eduardo del Mar.

Las tierras pertenecieron originalmente a Eduardo Martínez de Hoz; en 1937 fueron expropiadas por el gobernador Manuel Fresco para construir la ruta 11. En 1945 la Fundación Eva Perón inició la construcción de los hoteles de Chapadmalal para el turismo social, y con ellos llegaron las familias que trabajaban en la construcción y la atención de los hoteles. Desde entonces conviven en la zona el turismo de temporada y los vecinos de todo el año, con déficits de infraestructura —agua, caminos, salud, electricidad— que aparecen una y otra vez en la conversación.

Analizamos con herramientas de minería de texto tres corpus: 62 notas de 0223.com.ar, 522 comentarios de lectores en la página de Facebook del diario y 2.307 tweets que hablan del conflicto (filtrados de un total de más de 7.700 que mencionaban “Marquesado”). Las palabras más frecuentes y los pares de palabras que se repiten muestran de qué habla cada uno.

Las notas se concentran en los actores (Grabois, el MTE, Montenegro, la AABE) y en el proyecto; los comentaristas hablan sobre todo de las tierras y sus usos posibles, de quiénes deberían recibirlas y de quiénes no. En Twitter la conversación es más política y nacional: se cruza con la campaña electoral de 2023 y con las figuras que intervinieron desde afuera de la ciudad.

Cada comentario y cada tweet fue procesado con pysentimiento, un modelo de lenguaje entrenado en español que estima el sentimiento (negativo, neutro, positivo), la emoción predominante y la presencia de discurso de odio. Usamos el mismo modelo para las dos plataformas, así los resultados se pueden comparar directamente.

Las dos conversaciones son abrumadoramente negativas, pero los comentarios de Facebook lo son bastante más que los tweets, que tienen una franja neutra mucho mayor. En las emociones pasa lo mismo: el enojo domina en Facebook; en Twitter la mayoría de los mensajes cae en la categoría residual (informativos, irónicos, sin emoción clara).

El hallazgo menos esperado: los comentarios de Facebook en un diario local tienen alrededor de tres veces más discurso de odio que los tweets. La percepción común dice que Twitter es la red más agresiva; en este conflicto, el espacio semi-anónimo y sin moderación efectiva de los comentarios de noticias fue mucho más virulento. El odio, además, es transversal a las posturas: quienes están en contra del proyecto lo producen algo más, pero ambos bandos recurren al insulto; los neutrales casi no.

¿Quién participa de estas conversaciones? Etiquetamos manualmente cada comentario por género (a partir del nombre y el perfil) y por postura frente al proyecto; en Twitter la postura y el género salen de una combinación de etiquetado manual y automático. El resultado repite, en línea, una desigualdad que ya conocemos de la vida offline.

Alrededor de tres de cada cuatro comentaristas de Facebook son varones. En Twitter la brecha es menor y aparece una tercera categoría importante: las cuentas institucionales (medios, organizaciones, funcionarios), que casi no producen odio.

La conversación estalla en los últimos días de marzo de 2023, cuando se conoce la cesión y se cortan las rutas, vuelve a crecer en mayo con el episodio del tractor y decae después. En Twitter hay un rebrote en diciembre, cuando la AABE cede el predio a la Provincia.

Un grupo reducido de comentaristas produce una porción desproporcionada de los comentarios (y del odio). Los nombres reales de los comentaristas de Facebook no se publican: cada persona aparece con un seudónimo estable (“Participante N”).

Esta página resume cómo se hizo el trabajo y qué no puede decir. La investigación empezó como tesis de licenciatura en Sociología (UNMdP) y se amplió después con el corpus de Twitter y el cruce entre plataformas.

• Notas: 62 artículos de 0223.com.ar sobre el conflicto (marzo–diciembre de 2023), recolectados con un navegador automatizado.
• Comentarios de Facebook: 522 comentarios de lectores publicados a través del complemento de comentarios de Facebook en esas notas, con su estructura de respuestas reconstruida. Mientras la investigación estaba en curso, el diario retiró el complemento de comentarios: los originales ya no están en línea. Es un ejemplo de lo frágil que es la evidencia digital.
• Tweets: de 7.717 tweets que mencionaban “Marquesado” entre 2017 y 2024, 2.307 hablan efectivamente del conflicto. La selección combinó etiquetado manual, un modelo de lenguaje y reglas de palabras clave; los casos dudosos se revisaron uno por uno.

• Frecuencias, pares de palabras y vocabulario distintivo: minería de texto clásica, con una lista de palabras vacías en español.
• Sentimiento, emoción y discurso de odio: pysentimiento (modelos BERT en español). Es un modelo estadístico: acierta en la mayoría de los casos y se equivoca en la ironía, en los sobreentendidos locales y en los textos muy cortos.
• Postura y género en Facebook: etiquetado manual. En Twitter: manual para una muestra y automático (Gemini) para el resto; donde no coincidían, se revisó a mano.
• Todo el circuito —importar, etiquetar, analizar y publicar— se hizo en HLab, la plataforma del laboratorio, con los datos anonimizados.

• Los comentarios y los tweets no representan a “la sociedad”: representan a quienes eligieron escribir en público, que son pocos y muy activos.
• Un modelo de sentimiento no lee intenciones. “Negativo” quiere decir que el texto suena negativo, no que la persona esté en contra de algo en particular.
• El género se infirió a partir de nombres y perfiles; es una aproximación, no una identidad declarada.
• Los conteos cambian cuando se corrige una etiqueta o se agrega una fuente: esta página se regenera a partir del corpus, y los números pueden diferir levemente de los publicados en la tesis.