La influencia de los medios masivos de comunicación en la formación de la opinión pública es un fenómeno que debe ser pensado con un enfoque interdisciplinario. La capacidad de adquirir cantidades masivas de datos, disponibles en redes sociales y sitios web, permite medir en forma cuantitativa tanto la actividad mediática como la pública. Sin embargo, la mera caracterización de esta actividad no es suficiente para explicar los mecanismos que subyacen a las observaciones. Es en este contexto donde herramientas provenientes de la teoría de sistemas dinámicos y de la física estadística nos permiten construir modelos que captan los mínimos ingredientes necesarios para describir gran parte de la complejidad en la interacción entre los medios y su audiencia. En esta tesis nos propusimos abordar esta temática partiendo de un modelo de dinámica cultural conocido como modelo de Axelrod, del cual analizamos distintos aspectos teóricos y exploramos cómo es la respuesta de una población al interactuar con un medio masivo de comunicación cuando las interacciones sociales presentes en la primera son descritas en forma minimalista. Por otro lado, la necesidad de describir el comportamiento real de los medios de comunicación nos llevó a desarrollar una metodología basada en la detección de los tópicos principales en la agenda mediática, que no solo nos permitió describir su dinámica sino también incluir la respuesta del público (agenda pública) descrita a través de patrones de búsqueda en redes sociales o encuestas. Aquí pudimos cuantificar la diferencia observada entre las agendas pública y mediática a través de medidas tales como la entropía de Shannon y la distancia de Jensen Shannon. Finalmente, elaboramos un modelo basado en agentes que nos permitió entender aquello que no podemos medir de los datos: cómo la interacción entre los individuos consumidores de noticias dan lugar a dicha diferencia entre las agendas. La propuesta de esta tesis es entonces brindar un marco conceptual basado en modelos numéricos, desarrollos analíticos y procesamiento de lenguaje natural a través de herramientas de machine learning, para estudiar la influencia de los medios masivos de comunicación en el proceso de formación de la opinión pública, tendiendo un puente con marcos teóricos provenientes de las ciencias sociales tales como la teoríıa de la agenda-setting. The mass media influence in public opinion formation is a phenomenon that must be con- sidered within an interdisciplinary approach. The ability to acquire massive amounts of data, available on social networks and websites, allows to quantitatively measure both media and public activity. However, the mere characterization of this activity is not enough to explain the underlying mechanisms that lead to these observations. It is in this context where tools taken from dynamical systems theory and statistical physics allow us to build models that capture the minimum ingredients necessary to describe much of the complexity present in the interaction between media and its audience. In this thesis, we propose to address this issue by starting from a model of cultural dissemi- nation known as the Axelrod model, which we analyze different theoretical aspects and explore how a given population interacts with a media when social interactions are described in a minimalist way. On the other hand, the need to describe the actual behavior of a mass media leads us to develop a methodology based on the detection of the main topics covered by the media, which not only allows us to describe their dynamics but also to include public response (public agenda), described through search patterns on social networks or surveys. With this methodology, we are able to quantify the observed difference between public and media agendas through measures such as the Shannon entropy and Jensen-Shannon distance. Finally, we elaborate an agent-based model that allows us to understand what we cannot measure from the data: how the interaction between individual news consumers gives rise to the difference between agendas mentioned above. The proposal of this thesis is therefore to provide a conceptual framework based on numerical models, analytical developments and natural language processing through machine learning tools, to study the influence of mass media in the process of public opinion formation, bridging with theoretical frameworks taken from social sciences such as the agenda-setting theory. Fil: Pinto, Sebastián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.