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Analizando las Respuestas Emocionales a Través de las Redes Sociales

Un estudio sobre cómo las redes sociales reflejan las emociones públicas durante eventos importantes.

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En los últimos años, las redes sociales se han vuelto una parte enorme de nuestras vidas. Permiten que personas de todo el mundo compartan información, Sentimientos y opiniones. Este intercambio de ideas puede ayudar a los Investigadores y tomadores de decisiones a entender cómo se siente la gente sobre temas y eventos importantes. Sin embargo, usar Datos de redes sociales para aprender sobre el comportamiento humano puede ser complicado porque las discusiones son rápidas y abarcan muchos temas diferentes.

El Reto de los Datos de Redes Sociales

Las plataformas de redes sociales muestran una gran variedad de conversaciones. Algunos temas reciben mucha atención, mientras que otros apenas se mencionan. La gente comparte experiencias personales y reacciones a eventos que están sucediendo a su alrededor. Aunque los investigadores han encontrado métodos para recopilar información de las redes sociales, a menudo les resulta difícil entender los aspectos emocionales y morales de las conversaciones en línea.

Muchos investigadores han estudiado cómo las redes sociales pueden reflejar los sentimientos colectivos de las personas durante momentos importantes. Sin embargo, todavía hay una falta de comprensión sobre cómo los usuarios de redes sociales responden emocionalmente a eventos sociales o políticos importantes. Esta brecha significa que podríamos perder información valiosa sobre cómo cambia el sentimiento público durante situaciones críticas.

Un Nuevo Enfoque

Para entender mejor cómo la gente reacciona emocionalmente a eventos fuera de línea, se ha desarrollado un nuevo método. Este método combina varias técnicas para detectar y medir las respuestas emocionales usando datos de redes sociales. Al analizar las emociones expresadas en los Tweets, los investigadores pueden obtener información sobre cómo se siente el público durante eventos significativos.

Este método implica dos pasos principales. Primero, los investigadores determinan las emociones y sentimientos morales en cada tweet. Luego, observan estas respuestas emocionales a lo largo del tiempo, identificando picos y cambios que indican cuándo cambia el sentimiento público.

Recopilando Datos

Para este estudio, se recopiló una gran cantidad de datos de Twitter. Los datos incluyen millones de tweets enviados por usuarios en una gran ciudad de EE.UU. durante un período específico. Este período abarcó varios eventos importantes, desde protestas sociales hasta la pandemia. Al analizar estos tweets, los investigadores buscaban averiguar cómo cambiaron las emociones de las personas durante diferentes eventos.

Detectando Emociones

Para detectar emociones en los tweets, los investigadores utilizaron un modelo de lenguaje avanzado. Este modelo ayuda a identificar diez categorías emocionales diferentes, como alegría, tristeza, ira y confianza. Además, también se evalúan los sentimientos morales. Buscan sentimientos relacionados con el cuidado, la equidad, la lealtad y la autoridad. Al categorizar los tweets de esta manera, los investigadores pueden entender mejor el paisaje Emocional de las redes sociales durante eventos específicos.

Rastreando Cambios a lo Largo del Tiempo

Una vez que se detectan las emociones, los investigadores crean una línea de tiempo del sentimiento público. La línea de tiempo muestra cómo fluctúan las emociones a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si hay un aumento repentino de ira o miedo, los investigadores lo anotan como un punto de cambio. Estos cambios indican una posible reacción a un evento significativo que ocurre en el mundo exterior.

Para identificar estos puntos de cambio, los investigadores emplearon métodos estadísticos específicos. Esto ayuda a determinar cuándo ocurre un cambio notable en los datos emocionales. Al comparar las emociones antes y después de estos puntos, pueden medir cómo reaccionó el público a diferentes eventos.

Explicando las Reacciones Emocionales

Después de observar cambios en las emociones, el siguiente paso es explicar por qué ocurrieron estos cambios. Esto se hace a través de la modelación de temas, que ayuda a identificar los temas principales de conversación durante los diferentes picos emocionales. Al vincular emociones con temas específicos, los investigadores pueden ver qué desencadenó una respuesta emocional.

Por ejemplo, durante la mayor conciencia sobre los movimientos de justicia racial, la gente podría expresar sentimientos de ira en conexión con discusiones sobre esos eventos. De manera similar, si hubo un aumento de alegría en torno a un evento deportivo local, los investigadores podrían identificar eso como una causa del aumento emocional.

Perspectivas del Estudio

El análisis de tweets de enero a agosto de 2020 reveló una imagen compleja del sentimiento público. Este período incluyó eventos importantes como la pandemia de COVID-19 y protestas generalizadas por justicia racial. Los investigadores observaron cómo emociones como el miedo y la ira aumentaron en respuesta a noticias sobre la pandemia, mientras que los sentimientos de alegría y apoyo crecieron durante eventos comunitarios significativos.

Un hallazgo interesante fue que, aunque el sentimiento general podría parecer positivo al ser visto colectivamente, un examen más cercano reveló diferentes emociones en juego. Por ejemplo, mientras que los tweets sobre la vida diaria podrían expresar alegría, los tweets que discutían directamente sobre COVID-19 mostraban un sentimiento mucho más negativo.

Importancia de la Desagregación

Este estudio destaca la importancia de desglosar los datos en partes más pequeñas. Al separar los tweets en diferentes temas, los investigadores pueden revelar una imagen más precisa de las emociones públicas. Por ejemplo, las discusiones sobre la escasez de alimentos durante la pandemia provocaron más miedo y preocupación que las discusiones generales sobre COVID-19 en sí.

Aplicaciones Prácticas

Entender las reacciones emocionales en línea tiene implicaciones reales. Puede ayudar a los responsables de políticas a crear mensajes que resuenen con los sentimientos del público. Al saber cómo se siente cada grupo sobre temas específicos, ayuda a adaptar las estrategias de comunicación para abordar las preocupaciones de la comunidad de manera más efectiva.

Limitaciones

Aunque el método es útil, hay algunas limitaciones. Por ejemplo, cuando hay una caída significativa en el sentimiento emocional, puede ser más difícil identificar un tema específico relacionado con ese cambio. Sin embargo, el enfoque general del estudio ofrece una visión equilibrada de cómo las redes sociales reflejan las emociones públicas durante tiempos críticos.

Conclusión

En resumen, este nuevo método para analizar las respuestas emocionales en las redes sociales proporciona información valiosa sobre el sentimiento público. Al recopilar y analizar datos en tiempo real de plataformas como Twitter, los investigadores pueden obtener una comprensión más profunda de cómo reacciona la gente a eventos importantes. Esto puede ayudar a informar los procesos de toma de decisiones y llevar a una mejor comprensión de los sentimientos del público durante crisis. Con la capacidad de rastrear estas emociones, podemos fomentar una sociedad más informada capaz de responder a los desafíos que enfrentamos.

Fuente original

Título: Measuring Online Emotional Reactions to Events

Resumen: The rich and dynamic information environment of social media provides researchers, policy makers, and entrepreneurs with opportunities to learn about social phenomena in a timely manner. However, using this data to understand social behavior is difficult due heterogeneity of topics and events discussed in the highly dynamic online information environment. To address these challenges, we present a method for systematically detecting and measuring emotional reactions to offline events using change point detection on the time series of collective affect, and further explaining these reactions using a transformer-based topic model. We demonstrate the utility of the method on a corpus of tweets from a large US metropolitan area between January and August, 2020, covering a period of great social change. We demonstrate that our method is able to disaggregate topics to measure population's emotional and moral reactions. This capability allows for better monitoring of population's reactions during crises using online data.

Autores: Siyi Guo, Zihao He, Ashwin Rao, Eugene Jang, Yuanfeixue Nan, Fred Morstatter, Jeffrey Brantingham, Kristina Lerman

Última actualización: 2024-03-28 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2307.10245

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.10245

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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