¿Más gente veía #thedress como azul y negro o blanco y dorado? ¿Cuántos usuarios de Twitter querían que la estrella del pop Katy Perry participara en el #icebucketchallenge?
El poder de explorar los movimientos de las redes sociales en línea, desde la cultura pop hasta la política, con la misma sofisticación algorítmica que los mejores expertos en el campo, ahora está disponible para periodistas, investigadores y miembros del público a través de un usuario gratuito.paquete de software en línea amigable lanzado por científicos de la Universidad de Indiana.
Las herramientas basadas en la Web, llamadas Observatorio de Redes Sociales, o "OSoMe" pronunciado "impresionante", brindan a cualquier persona con una conexión a Internet el poder de analizar tendencias en línea, memes y otras ráfagas de actividad viral en línea.
Un artículo académico previo a la impresión sobre las herramientas está disponible en la revista de acceso abierto PeerJ .
"Este software y datos marcan un objetivo importante en nuestro trabajo sobre memes y tendencias de Internet durante los últimos seis años", dijo Filippo Menczer, director del Centro de Investigación de Redes y Sistemas Complejos y profesor de la Escuela de Informática de IU yComputación. El proyecto cuenta con el apoyo de casi $ 1 millón de la National Science Foundation.
"Estamos comenzando a aprender cómo se difunde la información en las redes sociales, qué hace que un meme se vuelva viral y qué factores afectan la supervivencia a largo plazo de la desinformación en línea", agregó Menczer. "El observatorio proporciona una manera fácil de acceder a estos conocimientosa partir de un gran conjunto de datos de varios años ".
Las nuevas herramientas son :
Al conectar #thedress en el sistema, por ejemplo, OSoMe generará un gráfico interactivo que muestra las conexiones entre el hashtag y los usuarios de Twitter que participaron en el debate sobre un vestido cuyo color - blanco y dorado o azul y negro -era extrañamente ambiguo. Los resultados muestran más personas etiquetadas con #whiteandgold en comparación con #blueandblack.
Para el Ice Bucket Challenge, otro fenómeno viral generalizado, en el que las personas se mojaron con agua fría para crear conciencia sobre la ELA, el software genera un gráfico interactivo que muestra cuántas personas tuitearon #icebucketchallenge a usuarios específicos de Twitter, incluidas celebridades.
Un ejemplo ilustra una red de co-ocurrencia, en la que un solo hashtag comprende un "nodo" con líneas que muestran conexiones con otros hashtags relacionados. Cuanto más grande es el nodo, más popular es el hashtag. El otro ejemplo ilustra una red de difusión, enqué usuarios de Twitter aparecen como puntos en un gráfico, y los retweets o menciones se muestran como líneas de conexión. Cuanto más grande sea el grupo de personas que twittean un meme, o cuantas más líneas muestren retweets y menciones, más viral será el tema.
Las herramientas de redes sociales de OSoMe están respaldadas por una colección creciente de 70 mil millones de tweets públicos. La infraestructura a largo plazo para almacenar y mantener los datos la proporciona el Instituto de Ciencias de la Red de IU y el grupo de Computación de Alto Rendimiento de IU. El sistema no proporcionaacceso directo al contenido de estos tweets.
El grupo que administra la infraestructura para almacenar estos datos está liderado por Geoffrey Fox, Profesor Distinguido de la Facultad de Informática y Computación. El grupo cuyo software analiza los datos está liderado por Judy Qiu, profesora asociada de la escuela.
"La producción, el consumo y la difusión colectivos de información en las redes sociales revela una parte significativa de la vida social humana, y se considera cada vez más como una forma de 'percibir' las tendencias sociales", dijo Qiu.La capacidad de explorar 'grandes datos sociales' está abierta no solo a personas con habilidades de programación, sino a todos como herramientas visuales fáciles de usar ".
Además de las tendencias de la cultura pop, dijo Menczer, OSoMe brinda información sobre muchos otros temas, incluidos los movimientos sociales o la política, ya que la difusión de información en línea juega un papel cada vez más importante en la comunicación moderna.
Los investigadores de IU que crearon OSoMe también lanzaron otra herramienta, BotOrNot, en 2014. BotOrNot predice la probabilidad de que una cuenta de Twitter sea operada por un humano o un "bot social". Los bots son fragmentos de código en línea que se utilizan para crear la impresión de queuna persona real está tuiteando sobre un tema determinado, como un producto o una persona.
El proyecto OSoMe también proporciona una interfaz de programa de aplicación, o API, para ayudar a otros investigadores a ampliar las herramientas o crear "mash-ups" que combinen sus poderes con otro software o fuentes de datos.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Indiana . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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