¿Es posible entender el comportamiento humano a través de las #Redes Sociales? Las redes sociales como Twitter o #Facebook, de hecho, tergiversan el mundo real, porque utilizan informaciones distorsionadas. Según investigadores de la Universidad McGill en Montreal y de la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh, las redes sociales son a menudo culpables de la llamada "polarización de la población". Esto sucede porque grandes sectores de la sociedad no están representados por los sitios.

"Muchos de estos documentos se utilizan para informar y motivar las decisiones y las inversiones entre el público y el sector industrial y el del gobierno", dice Derek Ruths, un asistente de profesor en la School of Computer Science de la Universiad McGill.

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"La gente quiere decir algo sobre lo que está pasando en el mundo y las redes sociales son un modo rápido para acceder al mismo."

Después de la explosión de la bomba durante el maratón de Boston en 2013, los investigadores han recogido 25 millones de tuits sobre el evento en tan sólo dos semanas. Gracias a estos han conseguido "el comportamiento de millones de personas - de forma gratuita", dice Ruths. El estudio revela que Pinterest, por ejemplo, se utiliza sobre todo por las mujeres, con edades comprendidas entre los 25 y los 34 años, mientras que Instagram es principalmente una plataforma para personas de edades entre los 18 y los 29 años, para la gente de color y para las mujeres de los contextos urbanos.

El diseño de las diferentes plataformas se puede delinear en función del comportamiento de las personas que lo utilizarán.

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Una pequeña curiosidad: parece que en Facebook sea más fácil encontrar expresiones de decepción o antipatías, en comparación con los famosos "Me gusta". Y propio como el lenguaje puede afectar el significado de la comunicación, el diseño de un sitio web es capaz de alterar el modo en el que las personas responden a los mensajes. Facebook, por ejemplo, no tiene el botón "No me gusta", haciendo la interpretación del "Me gusta" más difícil.

Perfiles falsos, spam y otros "falsos usuarios" presentes en los sitios de redes sociales están integrados en los análisis sociales, deteriorando aún más la precisión de los datos recogidos en línea. Incluso la determinación de la afiliación política de los usuarios fue difícil, con sólo el 65 por ciento de exactitud.

Muchos de estos problemas encuentran las soluciones en otros campos como la epidemiología, la estadística y el aprendizaje automático. "El hilo común en todas estas cuestiones es la necesidad para los investigadores de ser más conscientes de lo que están realmente analizando cuando se trabaja con los datos de las redes sociales", finaliza Ruths.