Ni datos ni números, personas es lo que somos

Herramientas y técnicas metodológicas para investigar Internet desde las ciencias sociales.

Día a día, el mundo online se incrementa más, esto es, que el número de vinculaciones entre las personas comienza a aumentar, ya sea por el ingreso de nuevos usuarios que deciden activar una cuenta o por las conexiones que se crean entre los usuarios ya establecidos.


¿Qué deja todo este fenómeno? Un terreno en potencia que puede ser estudiado desde la visualización de las conexiones que se modifican todo el tiempo; ya que Internet se caracteriza por el movimiento y la velocidad de las acciones.

¿Pero qué significa visualizar las relaciones? Significa tomarles una "fotografía" temporal, una "radiografía" que permita entrever esas interacciones en un momento dado. De hecho, ya comienzan a surgir nuevas herramientas que permiten ver las conexiones (match, like, follow) y conversaciones (share, retuit). Resultado de esto: una cantidad de grafos, gráficas y mapas geo-localizables que posibilitan el análisis de lo que está pasando en Internet en tiempo real, tanto de la estructura relacional de las comunidades online (Sociometría), como de lo que se está publicando sobre un tema (Network Buzz Mining).

 

Un ejemplo de la estructura relacional de las comunidades online es la siguiente imagen, que presenta el grafo de los seguidores en Twitter de una marca de comida para perros, tomada en el 2012.

 

Dentro de este grafo, los nodos (círculos, bolas) representan personas o perfiles que siguen a la marca. Mientras que las aristas (líneas) son las conexiones entre usuarios. El tamaño del nodo tiene que ver con el número de conexiones, por tanto, entre más conexiones tenga un perfil, más grande aparecerá en el grafo.

 

Ahora, desde un análisis antropológico y sociométrico, los colores denotan las tribus online, es decir, clusters temáticos o grupos de perfiles que comparten ciertas temáticas y contenidos similares, los cuales, “sólo se pueden interpretar teniendo una base de conocimientos teóricos desde las ciencias sociales” (psicología social, antropología, sociología, semiótica, filosofía…). El mapa por sí solo no dice nada, necesita de un intérprete cualificado; de igual manera uno puede tener una radiografía de su pie, pero se necesita de un experto médico para descifrar de manera adecuada la imagen ósea que se tiene.

 

Por otro lado, las nuevas herramientas también pueden analizar el buzz: lo que se está comentando en la red (nombre de la técnica: Network Buzz Mining).

 

Bluenod para Network Buzz Mining

Una de estas herramientas de visualización de datos es Bluenod, la cual crea mapas sobre la forma en que se está hablando de un usuario o un hashtag en tiempo real. Solo se basa en contenido textual, no en relaciones entre perfiles, a diferencia de un análisis sociométrico.

 

Para usar Bluenod se tiene que escribir el hashtag o la cuenta del usuario, la aplicación promete visualizar tanto a los nodos que están utilizando ese hashtag como representar desde el tamaño a los que están teniendo más difusión en el momento, los que generan más re-tuits.

 

Aquí un ejemplo de mapas de visualización, acerca del evento #ITESOconAyotzinapa desde BlueNod:

 

Y ahora, otro ejemplo, desde el algoritmo de distribución de variables que desarrollamos en Antropomedia, aplicado al hashtag #TodosSomosPolitecnico.

 

Hay que ser cautos, aquí no se está hablando de tribus digitales. Con esta herramienta en realidad, no se pueden ver tribus, ni grandes conectores (jefes de tribus), los nodos grandes son difusores, perfiles que comentaron algún contenido que se replicó bastante, en comparación con los otros que aparecen en el grafo, pero no hay una vinculación fuerte que pueda equipararse al grafo anterior sociométrico (el de comida para perros). Sólo es una visualización de las voces online, no de las conexiones entre las personas (cuestión mucho más profunda que el fenómeno de la viralidad, ya que ésta depende de las tribus; no al revés). Para visualizar tribus digitales se necesita un estudio sociométrico.

 

En Facebook, por ejemplo, puedes conocer tu grafo social usando la herramienta gratuita Wolfram Alpha, sin embargo el análisis de clusters no queda resuelto; mucho menos el análisis netnográfico.


Twocation, Tweepsmap

La precisión en el lenguaje y el conocimiento académico son básicos para entender Internet. De esta forma, aquí se presentaron dos formas de visualizar los datos (entre muchas, tales como Twocation; Tweepsmap [1]).

 

La Sociometría permite entender tribus desde las conexiones de los usuarios junto con los perfiles más conectados, influyentes y fanáticos de una marca (jefes de tribu) y el Networked Buzz Mining posibilita ver cómo los mensajes se movilizan en la red, haciendo notar a los grandes voceros o difusores.

 

Al final, ambos mapas representan fenómenos sociales que para entenderlos se necesita comprender al hombre, su cultura y su naturaleza social. Y para ello, es indispensable no quedarse únicamente con los grafos o mapas, sino profundizar en ellos desde la antropología digital y la netnografía o etnografía virtual. Numerosos estudios antropológicos contemporáneos subrayan que el uso de Internet no es el mismo en todo el mundo. Más allá del índice de conectividad, la diferencia estriba en los significados culturales alrededor de Internet que deben ser interpretados desde las ciencias sociales.

 

Retomemos el valor humano en la investigación interpretativa. Por eso en Antropomedia desde hace tres años adoptamos el mantra:

 

“Ni datos ni números, personas es lo que somos”

 

 

 

 

 

Por Antropomedia

Email: exploramos@antropomedia.com

 

 

Notas

[1] Tanto Twolocation como Tweepsmap permiten analizar geográficamente mediante un mapa a tu audiencia online en Twitter. Se trata de ver porcentualmente desde dónde te siguen para establecer métricas y deducciones analíticas. 


 

Mapa o representación de "Tweepsmaps"

 

 

Mapa o representación de "Twolocation"