Campañas electorales, mercadotecnia o detección de brotes epidémicos son fenómenos sociales que se pueden estudiar a partir de Twitter
Desde campañas electorales, mercadotecnia o detección de brotes epidémicos son fenómenos sociales que se pueden estudiar a partir de los datos que arrojan las redes sociales, especialmente Twitter.
Ricardo Mansilla Corona, investigador del Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades de la UNAM, señaló que en estos estudios se utilizan resultados muy recientes de la rama de las ciencias de la computación conocida como inteligencia artificial.
Los investigadores se apoyan en la teoría de las redes complejas para estudiar las características de las conexiones entre los usuarios de las redes sociales.
“Los algoritmos de inteligencia artificial nos permiten tener una comprensión de la semántica de los mensajes emitidos en las redes sociales. Este es el punto toral en la clasificación de los mismos. En lo que se refiere a la teoría de las redes complejas nos permite conocer la topología de las redes de usuarios que se involucran en las discusiones. Con ellos podemos detectar los llamados ‘influenciadores’, que son cierto tipo de nodos que inciden en el comportamiento de otros, la distribución de los grados y otras métricas típicas de las redes complejas”, apuntó Mansilla Corona.
Lo que “sienten” los ciudadanos durante las elecciones
Twitter fue fundamental para medir el “sentimiento” de los ciudadanos sobre los candidatos en las elecciones para presidente de México en 2012. Para esto, los algoritmos se encargaban de detectar dentro del conglomerado de mensajes que producía Twitter aquellos que contenían ciertos términos clave, por ejemplo: AMLO, EPN, Quadri, JVM o #yosoy132.
Los algoritmos los clasificaban en positivos, negativos o neutros con respecto a los términos de búsqueda. Finalmente, la cantidad total era publicada en un portal donde los usuarios podían ver los resultados, de acuerdo con el investigador.
En noviembre del 2011, los primeros algoritmos se encontraban en fase alfa y a partir de marzo de 2012 ya estaban listos para una fase operacional. Desde esos años, el equipo trabaja en este campo.
Monitoreo de epidemias
Al finalizar las elecciones del 2012, los investigadores adaptaron los algoritmos para estudiar la propagación de enfermedades contagiosas por contacto, como la influenza. A través de los comentarios que los usuarios de las redes sociales publicaban sobre las enfermedades.
Para poder hacer este estudio, los algoritmos debían distinguir entre frases como “tengo gripa” de otras como “la gripa es un azote de la humanidad”, por ejemplo.
“La primera implica que quien la escribió dice estar enfermo, mientras que la segunda es un comentario sobre la enfermedad. Una vez que nuestros algoritmos deciden que el mensaje escrito por un usuario implica que el mismo está enfermo, geolocalizamos al emisor del mensaje y lo posicionamos en un mapa”, apuntó el investigador de la UNAM.
El sistema se encuentra en servicio a través del sitio Viral Map. Se actualiza una vez por minuto, con una cobertura que incluye todo el planeta.
Con información de Conacyt
Minuto a minuto
