Expertos se reunieron en el Seminario Mediaciones, Narrativas y Artefactos (MeNTe), organizada por la Unidad Lerma
Una nueva generación de ciencias sociales recorre el mundo y su avance es inevitable, pues aun cuando depende del grado de desarrollo del país en que se ubican, el culto a las métricas y los datos que se crean día a día ya son una constante, sostuvo el maestro Juan Carlos López García.
Durante su participación en el Seminario Mediaciones, Narrativas y Artefactos (MeNTe), el investigador adscrito al Departamento de Estudios Culturales de la Unidad Lerma de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) presentó su trabajo sobre el análisis de redes sociales aplicado al análisis de Twitter.
El académico refirió que la presencia de nuevos enfoques no significa que las reflexiones teóricas y los trabajos más técnicos como los que apelan a la estadística y los estudios muestrales se hayan quedado atrás, pero buscan integrar el análisis de la mediosfera y la información que ahí se genera.
“El gran volumen de datos anunciado plantea posibilidades y retos por lo demás interesantes para el análisis de lo social. Los rastros que dejamos en el mundo digital constituyen auténticas huellas y no sólo dan cuenta de nuestros hábitos de consumo, sino también de lo que pensamos y decimos respecto del mundo”.
La trazabilidad de esas huellas constituye el principio de validez de las ciencias sociales de tercera generación, que se distinguen de sus predecesoras por su objeto de estudio, que ya no es la sociedad en su conjunto, sino los individuos en el mundo digital, sus opiniones y réplicas.
Aunque se han señalado los riesgos de que las ciencias sociales sucumban ante el culto a los datos, volviéndose sólo un conjunto de procedimientos técnicos y una forma sesgada de aproximarse a la realidad, el docente aseguró que su uso también puede ser una luz en los trabajos sociales.
“Quizás seamos testigos de una ciencia de tercera generación, no obstante cabe recordar que la teoría sin investigación empírica está vacía, mientras que la investigación empírica sin teoría, está ciega. Los datos están cambiando la forma en la que investigamos y no podemos dar la espalda a la creciente cantidad de datos que se forman día con día en plataformas como Twitter y Facebook”.
Para López García, el estudio de las polémicas en estas plataformas requiere enfoques capaces de dar cuenta de los procesos del tipo bottom-up, es decir, emergentes en los que se involucran agentes diversos al margen de la política formal y de los medios de comunicación de masas.
En el contexto del avance del big data hay un desafío significativo para las ciencias sociales, “los científicos tenemos la tarea de saber cuál es la lógica detrás de estos algoritmos y de alimentar la discusión, no sólo del conocimiento en torno a los riesgos e implicaciones de las tecnologías, sino también de los aspectos técnicos y lo que está detrás”.
Lo que se debate y es visible en las redes sociales es producto de una serie de algoritmos, muchos de los cuales no son explícitos para los usuarios, por lo que la relevancia de lo que se discute en la esfera pública responde más a la posición de los actores dentro de la red, que a la relevancia para el debate público.
La doctora Daniela Aguirre Guerrero, investigadora visitante del Departamento de Sistemas de Información y Comunicaciones de la UAM, presentó parte de los resultados del estudio que han llevado a cabo sobre Twitter.
Dicho análisis partió del trending topic #RenunciaGatell y los tuits que miles de usuarios publicaron en el contexto de la pandemia en México, valiéndose de la minería de datos, las redes de mediciones y de hashtag y el análisis de los nodos importantes en estas comunidades.
La especialista en ciencia de redes y algoritmos distribuidos detalló que el análisis de las redes sociales tiene dos componentes, por un lado, la parte técnica que se puede orientar hacia el uso de las herramientas y la aplicación de los algoritmos para tener ciertos hallazgos y, por el otro, la de interpretación que corresponde a los científicos sociales.
Bajo esta lógica realizaron la recolección de datos con la técnica de web scraping, la creación de redes de hashtags y menciones, la detección de comunidades con el algoritmo de Louvain y el cálculo de centralidad con los algoritmos de PageRank y HITS: Autoridades y concentradores.
La investigadora concluyó que estas herramientas pueden constituir una parte importante en la metodología social para comprender muchos de los fenómenos en la actualidad, por lo que es sustancial que las instituciones educativas consideren el valor de la ciencia de datos aplicada para los estudios sociales.
