Cómo los grandes datos de las redes sociales nos ayudan a comprender mejor la dinámica social

Cómo los grandes datos de las redes sociales nos ayudan a comprender mejor la dinámica social

Si los tweets se miden en caracteres y una imagen vale más que mil palabras, ¿qué obtienes cuando combinas y examinas miles o incluso millones de publicaciones en redes sociales a la vez? La respuesta es una gran cantidad de datos y los investigadores de la Universidad de Nuevo México los utilizan para estudiar la dinámica social y el comportamiento humano.

El Dr. Xi Gong, profesor asistente en el Departamento de Geografía y Estudios Ambientales y fundador del Laboratorio de Ciencias Sociales Integradas Espacialmente (SISS) en la UNM, utiliza grandes datos de las redes sociales para hacer precisamente eso. Su laboratorio ha estudiado temas que van desde el comportamiento de los aficionados a los deportes hasta la comunicación en situaciones de crisis.

«La belleza de las redes sociales es que proporciona una forma más rentable de observar y analizar una gran muestra de actividades y comportamientos humanos que las medidas tradicionales, como encuestar o entrevistar a una población», dijo Gong. «Lo que originalmente atrajo a nuestro equipo a la investigación de las redes sociales fueron sus ventajas y que coincide muy bien con nuestra investigación sobre la dinámica social «.

Todo comienza con una publicación. Estás viendo a tu equipo de baloncesto favorito ganar o perder un juego en tiempo real y disparas tus pensamientos en las redes sociales. Si tu equipo ganó el juego, podrías publicar «¡Ganamos!» en las redes sociales; pero si el equipo perdió, seguramente fue por malas decisiones de los árbitros, al menos, esa es su interpretación.

Estos comportamientos (usar la victoria de su equipo como su victoria o denigrar al equipo contrario, a los fanáticos y a los árbitros) conocidos como Disfrutar de gloria reflejada y Explosión, respectivamente, son solo dos tácticas que las personas usan para administrar su imagen social. Gong quería investigar los comportamientos usando tuits de las Finales de la NBA de 2019.

Se recopilaron más de 11 millones de tuits para el estudio titulado » Exploring dynamics of sports fan behavior using social big data «, publicado en Applied Geography , y más de 240 000 de ellos incluían etiquetas geográficas. Los tweets y los datos asociados, como la hora en que se publicaron y la participación que recibieron, se descargan.

«Con ese gran conjunto de datos de esas publicaciones de redes sociales geoetiquetadas, podemos investigar los cambios espaciales y temporales de las actitudes y el comportamiento humanos, lo que dicen o los altibajos de las emociones asociadas con el proceso y el resultado del juego», dijo.

En 2021, Gong y el Dr. Xinyue Ye publicaron » Gobernadores que luchan contra la crisis: respuestas a la pandemia de COVID-19 en los estados de EE. UU. en Twitter » en The Professional Geographer . La pareja utilizó datos de Twitter para examinar cómo los gobernadores de los estados de EE. UU. usaron la plataforma para la comunicación de crisis durante la pandemia de COVID-19.

Usó análisis espacio-temporales, análisis de redes y minería de texto para ver si los gobiernos estatales se comunican con el público de manera eficiente, qué gobiernos colaboraron, cómo la frecuencia de los tweets se alineaba con la gravedad de la pandemia y cómo las dinámicas diferían entre los partidos políticos, etc.

El estudio brindó sugerencias sobre cómo las agencias gubernamentales y los funcionarios pueden aprovechar las redes sociales en el desarrollo de futuros planes de comunicación de crisis. Los consejos incluyeron seguir más cuentas públicas y escuchar sus preocupaciones de manera constante, organizar comunicaciones de crisis con hashtags, twittear más sobre políticas y actualizaciones, y seguir y retuitear las cuentas de los gobernadores colegas con más frecuencia.

«Estoy interesado en la dinámica espacio-temporal de la sociedad humana, pero las redes sociales no son los únicos datos que estamos viendo», dijo Gong. «También estamos combinando datos de redes sociales con datos de otras fuentes».

Más recientemente, Gong usó datos georreferenciados de Twitter de EE. UU. de 2018 y 2019 para comprender mejor las actitudes de las personas hacia el fracking. Se utilizó una regresión ponderada geográficamente de escala múltiple (MGWR) para examinar las relaciones a nivel de condado entre los porcentajes de tweets negativos y factores como la demografía, el desarrollo económico, los impactos ambientales y más. Se usaron millones de tuits en el estudio, «Comprender las perspectivas públicas sobre el fracking en los Estados Unidos usando los grandes datos de las redes sociales», publicado en Annals of GIS .

Los investigadores encontraron que los factores determinantes de las actitudes de las personas hacia el fracking variaban en diferentes regiones y escalas en los EE. UU. Las personas que vivían en los condados del este y centro de los EE. UU. con tasas de desempleo más altas, los condados al este de las Grandes Llanuras con menos sitios de fracking cercanos y la región occidental y de la costa del golfo. es más probable que los condados con mayores inscripciones en seguros de salud expresen menos opiniones negativas sobre las actividades de fracking.

Los hallazgos de los estudios que utilizan las redes sociales pueden facilitar la comprensión de la percepción pública de ciertos temas y ayudar a los formuladores de políticas a tomar decisiones sobre los ajustes de políticas.

Gong reconoció que los estudios de redes sociales tienen pros y contras. Aunque puede ser una gran manera de reducir los costos de investigación, hay ciertas consideraciones que se deben hacer.

«Tiene limitaciones. Diferentes plataformas de redes sociales tienen diferentes grupos de edad de usuarios, una sola plataforma puede no representar completamente a toda la población. Por lo tanto, en estudios futuros se necesita combinar información entre plataformas de redes sociales para generar una visión más holística de la dinámica social». – dijo Gong.

«Los métodos tradicionales también podrían tener un sesgo potencial en las muestras: encuestas, entrevistas. En comparación con esos, los datos de las redes sociales están disponibles a un costo mucho más bajo, a mayor velocidad y en mayor cantidad. Además, son de código abierto, porque las personas comparten voluntariamente los datos para el público”, dijo.

Las oportunidades para utilizar los grandes datos de las redes sociales van más allá de lo que se ha explorado hasta ahora.

«Doy la bienvenida a cualquier posible colaboración con otras disciplinas. Los datos de las redes sociales no son solo para científicos de información geográfica o investigadores de informática», dijo Gong.

«Los datos de redes sociales de gran volumen, georreferenciados y de código abierto, como un tipo de big data espacial emergente, brindan una oportunidad sin precedentes para descubrir los patrones espacio-temporales de la dinámica social a gran escala, que se pueden utilizar investigar muchas cosas en diferentes disciplinas».