Analizar tweets influyentes podría servir alerta rápida, según estudios.

Estudio de tweets realizado por el equipo de Manuel Garcia-Herranz
(Fte: The Physics arXiv Blog)

El análisis de redes sociales para la respuesta humanitaria digital podría simplificarse mucho si en lugar de analizar todos los tweets relacionados con un desastre nos fijáramos sólo en aquellos de las personas consideradas nodos de influencia. Esta es la principal conclusión de dos estudios recientes realizados en España y en India.

Existe “una forma mejor de rastrear la propagación de la información en Twitter que es mucho más poderosa”, tal como señalan el estudio de Manuel García-Herranz y su equipo de la Universidad Autónoma de Madrid  “Cómo utilizar amigos de Twitter como sensores para detectar brotes de enfermedades” y el de Aditi Gupta “Identificación y caracterización de comunidades de usuarios en Twitter durante los eventos de Crisis”.

Garcia-Herranz y su equipo utilizan en España “pequeños grupos de usuarios muy conectados” como “sensores” para detectar la aparición de nuevas ideas. Señalan que esto funciona porque los individuos altamente conectados tienen más probabilidades de recibir nuevas ideas antes que los usuarios normales.

Para demostrar su hipótesis, el equipo estudió a 40 millones de usuarios de Twitter que juntos acumularon hasta 1,5 mil millones de seguidores y enviaron  casi la mitad de mil millones de tweets, incluidos 67 millones de mensajes que contenían un hashtag .

El equipo descubrió que pequeños grupos de usuarios de Twitter muy conectados detectaron “hashtags nuevos alrededor de siete días antes que el grupo de control. De hecho, el tiempo de entrega varía entre nada en absoluto y hasta 20 días”.

Analizar los tweets de los influenciadores ahorraría tiempo en epidemias como la gripe

El equipo de Manuel Garcia-Herranz  sostiene, en consecuencia, que “no hay razón para analizar estas cantidades enormes de datos. Es mucho mejor elegir un grupo de sensores decente y verlos en su lugar. Sus amigos podrían actuar como un sistema de alerta temprana, no sólo para el chismorreo, sino también para  los disturbios civiles e incluso brotes de la enfermedad”.

Gráfico que señala la diferencia de los tweets del grupo influyente y los del resto (Fte: The Physics arXiv Blog)

“Google u otras empresas que monitorean la red buscando  términos relacionados con la gripe podrían ser capaces de obtener alta información de gran calidad, en tiempo real, acerca de una epidemia, lo que daría más tiempo a los funcionarios de salud pública para planificar una respuesta”, señala García- Herranz .

El seguimiento de las redes sociales para la respuesta humanitaria digital puede ser una tarea masiva por el volumen y la velocidad de los tweets generados durante un desastre en tiempo real.

Los principales usuarios de Twitter representan a todos

En “Identificación y caracterización de comunidades de usuarios en Twitter durante los eventos de Crisis” de Aditi Gupta et al. Aditi y sus colaboradores analizan tres crisis importantes: el huracán Irene, los disturbios en Inglaterra y el terremoto de Virginia con el objetivo de “identificar las diferentes comunidades de usuarios, y caracterizarlos como los mejores usuarios.”

Sus resultados están en línea con los compartidos por el equipo de Madrid, señala @PatrickMeier en su blog iRevolution. “Los principales usuarios representan los temas y las opiniones de todos los usuarios de la comunidad con una media de precisión del  81%.”

“Para entender una comunidad, concluye el estudio, tenemos que controlar y analizar sólo estos usuarios más activos, en lugar de a  todos los usuarios de una comunidad “.

Un ejemplo de cómo nos fijaríamos sólo en estos usuarios en lugar de en todos lo tenemos en el análisis de los tweets durante las riadas de Australia en 2010 y 2011.

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