Análisis argumentativo de los debates electorales en la campaña 28-Ala construcción del enemigo

  1. Miljana Micovic 1
  2. Adrià Alsina Leal 2
  3. Inmaculada Anaya Revuelta 3
  1. 1 Centro de Educación Superior Next (España)
  2. 2 Universidad de Vic (España)
  3. 3 Universidad de Vigo (España)
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Revista:
Revista Latina de Comunicación Social

ISSN: 1138-5820

Ano de publicación: 2020

Número: 76

Páxinas: 189-207

Tipo: Artigo

DOI: 10.4185/RLCS-2020-1443 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso aberto editor

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Resumo

Introducción: La agresividad verbal y la estrategia de ataque han caracterizado los discursos políticos de la campaña electoral para las elecciones generales en España, celebradas el 28 de abril de 2019. Metodología: En este trabajo analizamos los dos debates electorales, celebrados el 22 de abril (RTVE) y el 23 de abril (Atresmedia), desde un punto de vista lingüístico y pragmático. El objetivo es identificar, a través de análisis de discurso, las estrategias argumentativas que utilizan los cuatro líderes de los partidos invitados a los debates para definir y construir al enemigo. Resultados y conclusiones: El análisis de sus intervenciones demuestra que Pedro Sánchez (PSOE), Pablo Casado (PP), Albert Rivera (Ciudadanos) y Pablo Iglesias (Unidas Podemos) coinciden en crear marcos conceptuales y elaborar su argumentación para reforzar la imagen del adversario como enemigo de España. Los candidatos utilizan numerosos recursos lingüísticos y retóricos, y mecanismos pragmáticos de la (des)cortesía lingüística.

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This article is part of the work carried out within the framework of the research project “DEBATv, Televised Electoral Debates in Spain: Models, Process, Diagnosis, and Proposal” (CSO2017-83159-R), I+D+I Project (Challenges) financed by the Ministry of Science, Innovation, and Universities and the State Research Agency (AEI by its acronym in Spanish) of the Government of Spain, with the support of the European Regional Development Fund (ERDF) of the European Union (EU).

Financiadores

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Fonte de datos: Dialnet