Barbosa dos Santos, Marcelo LuisJaramillo Castro, OscarAguirre Azócar, Daniel2021-12-292021-12-292021-04-22Cuadernos.Info, Vol. 49 (2021) p. 26-500719-367xhttp://hdl.handle.net/20.500.12254/2209Este estudio analiza la polarización de las opiniones en Twitter que se generaron en torno al asesinato del comunero mapuche Camilo Catrillanca en Chile, en 2018, tras revelarse las irregularidades del procedimiento policial en torno a su muerte. Se explora la presencia de las llamadas cámaras de eco y las burbujas de filtro en clústeres formados por grupos con mayor presencia de usuarios radicalizados políticamente de acuerdo con sus perfiles en la plataforma. Apoyado en técnicas de análisis de redes sociales (ARS), analítica de medios sociales y análisis de contenido, se observa que las redes formadas por actores más radicales de derecha son más hemofílicas y usan menor diversidad de fuentes. Se discuten los resultados, se señalan limitaciones y posibles caminos futuros.The murder in 2018 of Camilio Catrillanca, a member of a Mapuche tribe located in the South of Chile, garnered notorious relevancy because of the event itself but also due to the failed attempt by Chilean police to manipulate evidence that pointed to police violence and abuse. This study explores networked behavior surrounding Catrillanca’s death once the police coverup became public, seeking to identify echo chambers and filter bubbles within politically radicalized user clusters. Through social network analysis (SNA), social media analytics, and content analysis, the study concludes that networks on the right of the political spectrum are homophilic and refer to less diverse sources of information, pointing to network behavior resembling echo chambers and filter bubbles. The final portion of this study provides further discussion of its results in context, limitations, and future research pathways.esAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Chile (CC BY-NC-SA 3.0 CL)MapucheCatrillancaARSPolarizaciónRedes socialesContenido generado por usuarioDesinformaciónTwitterPolarizationSocial mediaUser-generated contentDisinformationSNAPolarizaçãoRedes sociaisConteúdo gerado por usuárioDesinformaçãoArtículohttps://orcid.org/0000-0002-2658-3764https://orcid.org/0000-0001-9613-4836https://doi.org/10.7764/cdi.49.27509