Las redes sociales, potentes predictores del comportamiento social

 

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"Electoral and Public Opinion Predictions with Social Media Data" fue el título de la conferencia impartida por el profesor del Departamento de Medios y Comunicación de la City University de Hong Kong (China) Marko M. Skoric. Este acto sobre el uso de los nuevos medios para predecir los comportamientos sociales tuvo lugar el pasado 22 de mayo en la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la Universidad Autónoma de Barcelona y fue organizado por el Departamento de Comunicación Audiovisual y Publicidad.

Núria Reguero InCom-UAB

La reflexión sobre los escándalos de la empresa Cambridge Analytica por influir en las elecciones políticas y el efecto sorpresa que causaron la elección de Donald Trump como presidente de Estados Unidos y los resultados del Brexit sirvieron al profesor Marko M. Skoric para abordar la importancia de la opinión pública y la evolución de las diferentes metodologías en el estudio de este fenómeno. Skoric explicó que los sondeos de opinión son una herramienta primordial en las sociedades contemporáneas a que recurren los gobiernos, las empresas, los medios de comunicación y los grupos de interés. Asimismo, aludió a que "muchos países, como China y Singapur, restringen la publicación de los resultados de los sondeos de opinión, los cual también se utilizan para persuadir e influir en el comportamiento de la sociedad".

El profesor repasó la evolución de las metodologías y técnicas para elaborar los sondeos de opinión. Durante los últimos 80 años se han venido utilizando las entrevistas telefónicas asistidas por ordenador, con el sistema Random Digital Dialing (RDD). El otro método utilizado ha sido el análisis de contenidos de los periódicos, la radio y la televisión, que, a partir de 1990, pondría el foco en la localización de los líderes de opinión. En la última década, la popularización de las redes sociales ofrece nuevas y enormes posibilidades en la investigación sobre la opinión pública: "Las redes sociales se utilizan para predecir el stock de los mercados, los resultados de las elecciones, pandemias, los rendimientos de las taquillas de cine, etc. ", explicó Skoric.

El investigador subrayó el cambio sucedido en la investigación en ciencias sociales, pasando de la escasez de datos a la abundancia, propiciado por las interacciones humanas mediadas, grabadas y almacenadas por las nuevas tecnologías de la información y la comunicación. Si bien, subrayó las dificultades para analizar las elevadas cantidades de datos de que disponemos en la actualidad; a modo de ejemplo, para analizar los datos de 3.000 usuarios de Twitter se necesitan tres semanas de procesamiento informático.

Los métodos para el estudio de la opinión pública. De los cuestionarios a las redes sociales

Marko Skoric explicó que a la hora de investigar la opinión pública y los hábitos y comportamientos de la sociedad es necesario considerar los puntos fuertes y débiles de cada técnica: "Con los cuestionarios obtenemos 'datos creados', pero quedan ocultas las opiniones socialmente reprobadas; estas sí se reflejan en las 'datos encontrados' en las redes sociales, los cuales están dispersos y muchos son discursos boca a boca".

El análisis de las redes sociales resulta de gran utilidad para identificar dinámicas en el cambio de tendencias y líderes de opinión. También permiten realizar el análisis casi en tiempo real y paneles de datos continuos y longitudinales, además de comparaciones transnacionales. Las conversaciones sociales y los registros de comportamientos o estados de ánimo facilitan captar la estructura del discurso, yendo más allá del contexto. "Estos datos incluyen los perfiles fantasmas de Facebook, aquellos sujetos sin una cuenta pero presentes en fotos y actividades de perfiles registrados", matizó el profesor de la City University de Hong Kong.

¿Cómo se hacen las predicciones de comportamiento?

Skoric explicó los tres tipos de análisis que se pueden hacer para predecir los comportamientos sociales. Por un lado, existe el análisis basado en el número de veces que se lleva a cabo la misma acción; por ejemplo, número de tweets, retweets, menciones, me gusta / no me gusta, etc. Por otro lado, está el análisis de sentimientos, el cual puede efectuarse a través de lexicones o una programación para relacionar determinadas palabras con sentimientos (en este caso, la principal dificultad es captar las ironías). También se puede hacer el análisis de redes, muy útil para identificar a los líderes de opinión, las cadenas de menciones, la relación con los seguidores o la centralidad que tienen determinados nodos.

El investigador señaló los principales problemas que presenta la etnografía en las redes sociales: los bots de empresas y de instituciones políticas, los perfiles con amigos incluidos que vende Facebook, el grado de variación de los datos sobre una misma cuestión en diferentes países y contextos (big data divide) y la dependencia de los programadores informáticos para seleccionar la cantidad de datos. También avisó que "los líderes de opinión en una red social no son forzosamente representativos del contexto social donde se encuentran". Para ilustrarlo, se refirió a un estudio realizado por su equipo que permitió predecir los resultados de unas elecciones recientes en la India, a partir de las opiniones de las personas que hablan inglés y poseen estudios superiores, las cuales son la minoría en este país.

Este experto considera que el análisis de las redes sociales no debería sustituir sino complementar los métodos existentes y apuesta por la triangulación entre la minería de datos y la etnografía de las redes sociales con equipos formados por sociólogos, programadores y el aprendizaje automático. Asimismo, lanzó algunas reflexiones a la sala: "¿Son los big data mejores datos? ¿Son auténticos y espontáneos los posts, o son editados con propósitos determinados? ¿En qué medida son representativos los datos recogidos por la API de Twitter?".

El profesor también recordó la importancia de proteger la privacidad de los usuarios y propuso algunas cuestiones: "Hay que tener presente que los servicios gratuitos no lo son, las empresas utilizan los datos que introducimos en los formularios. Por ello, sería bueno que el acceso a los datos quede regulado. Ahora bien, ¿debería ser una regulación nacional o global? ¿Sólo para usos de investigación? ". Otra de las dificultades de fondo aún sin resolver es la utilización de la información generada: "El acceso a los datos de redes mayoritarias como Snapchat o Whatsapp está restringido a las grandes compañías y los gobiernos; es necesario un protocolo para que lleguen también a los investigadores", insistió.

 

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