Examinando el papel de Twitter en el seguimiento de la falta de vivienda
Este estudio analiza datos de Twitter para medir y entender las tendencias de la falta de hogar.
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En Estados Unidos, una nación rica, alrededor de 600,000 personas enfrentan la falta de hogar cada año. Este problema está profundamente ligado a la salud de una persona. Sin un hogar estable, las personas tienen dificultades para acceder a atención médica y servicios sanitarios. Esta situación aumenta el estrés y puede llevar a problemas de salud graves, siendo quienes experimentan la falta de hogar mucho más propensos a morir jóvenes. La esperanza de vida promedio para alguien sin un hogar es solo de 48 años.
En los últimos cinco años, el número de personas Sin hogar ha estado aumentando de nuevo, después de un periodo en el que los números estaban disminuyendo. Con estos aumentos, es crucial encontrar formas efectivas y sostenibles para ayudar a quienes no tienen hogar. Para abordar la falta de hogar, necesitamos datos precisos sobre cuántas personas están afectadas y asegurarnos de que los recursos se asignen adecuadamente.
Para hacer un seguimiento de la falta de hogar, agencias como el Departamento de Vivienda y Desarrollo Urbano han probado varios métodos para contar a quienes no tienen hogar. Un método es el conteo Point in Time (PiT), que se lleva a cabo anualmente. Los voluntarios ayudan a las oficinas locales a recopilar datos sobre la falta de hogar dentro de un marco de tiempo específico. Aunque este método busca proporcionar estadísticas claras, ha enfrentado críticas por falta de consistencia, lo que hace difícil analizar las tendencias de manera efectiva.
Debido a estas deficiencias, muchos están pidiendo mejores métodos para estimar cuántas personas son sin hogar. Una posible solución es usar datos de redes sociales, específicamente Twitter, para rastrear cambios a lo largo del tiempo. Twitter puede reflejar discusiones en tiempo real sobre la falta de hogar, lo que podría ofrecer información valiosa.
Investigación sobre Redes Sociales y Falta de Hogar
Estudios recientes han analizado cómo las redes sociales se relacionan con la falta de hogar. Un estudio examinó publicaciones en Tumblr que usaban hashtags como "homeless" y "homelessshelter". Al analizar el lenguaje utilizado en estas publicaciones, los investigadores encontraron que quienes estaban sin hogar expresaban más emociones negativas y experiencias personales. En contraste, los usuarios que no estaban sin hogar solían compartir pensamientos más generales sobre ayudar.
Otro estudio se centró en una cuenta de Twitter llamada @WeAreVisible, que buscaba amplificar las voces de quienes están sin hogar. Los investigadores encontraron roles diferentes entre los usuarios que interactuaban con esta cuenta. La mayoría de los usuarios en la red no estaban sin hogar, lo que indica una división entre las voces de quienes experimentan la falta de hogar y el público más amplio que intenta abogar por ellos.
Al observar patrones en el uso de Twitter, los investigadores han encontrado que los Tweets relacionados con la falta de hogar cambian según el estado y sus condiciones. Algunos estudios recientes han conectado el contenido de los tweets con medidas de salud pública, sugiriendo que Twitter podría servir como una herramienta en tiempo real para monitorear problemas sociales, como la propagación de enfermedades.
En nuestro estudio, queríamos analizar datos de Twitter para ver si podían ayudarnos a medir la falta de hogar. Recopilamos tweets que mencionaban la palabra “homeless” desde marzo de 2010 hasta diciembre de 2022 en Estados Unidos. Usando la API de Twitter, accedimos a varios datos sobre esos tweets, como cuándo fueron publicados, su contenido y la ubicación desde donde fueron enviados.
En total, recopilamos más de 900,000 tweets que incluían la palabra “homeless”. Al mirar estos datos, esperábamos ver si había una correlación entre la cantidad de actividad en Twitter y las tasas de falta de hogar en diferentes estados.
Entendiendo los Datos
También necesitábamos comparar los datos de Twitter con estimaciones oficiales de la falta de hogar. Obtuvimos datos de varias fuentes, incluyendo las estimaciones de Point in Time reportadas por el gobierno. Estos datos proporcionan una visión general de las personas sin hogar cada año, pero están limitados a un único periodo de 24 horas.
Nos centramos específicamente en el conteo general de personas sin hogar, que incluye tanto a quienes están en refugios como a quienes están en la calle. Hipotetizamos que el número de tweets sobre la falta de hogar estaría relacionado con las tasas reales de falta de hogar, especialmente para quienes no tienen refugio.
Para analizar los datos, los dividimos según las poblaciones estatales y la densidad de falta de hogar por milla cuadrada. Observamos la relación entre el volumen de tweets, el sentimiento y el conteo total de la falta de hogar. Nos enfocamos en los conteos brutos y comparando cambios a lo largo del tiempo para ver si revelaban algún patrón.
Hallazgos sobre la Falta de Hogar y Volumen de Tweets
Encontramos que los números de falta de hogar han estado en aumento desde 2017, llevando a un incremento de tweets sobre el tema. Los datos mostraron que alrededor del 75% de los estados tenían tasas de falta de hogar bajas per cápita. Sin embargo, algunos estados todavía experimentaban tasas altas de falta de hogar.
Al intentar conectar la densidad de falta de hogar y el volumen de tweets, nuestro análisis mostró una correlación significativa. Esto significa que a medida que las tasas de falta de hogar aumentaron, también lo hizo el número de tweets sobre la falta de hogar, especialmente en estados con mayores poblaciones de personas que la experimentan.
Curiosamente, notamos diferentes patrones en varias regiones de EE.UU. Los estados del sur, como Luisiana y Florida, mostraron una correlación negativa, lo que significa que a medida que la falta de hogar disminuyó, la actividad en Twitter relacionada también disminuyó. En contraste, estados en el noreste, como Nueva York y Massachusetts, tuvieron correlaciones positivas más fuertes.
Estas diferencias muestran que el contexto de cada estado desempeña un papel significativo en cómo los usuarios de Twitter responden a la falta de hogar. Por ejemplo, en un estado densamente poblado como California, un pequeño cambio en la falta de hogar podría pasar desapercibido en comparación con un estado más pequeño como Massachusetts, donde la densidad poblacional hace que los cambios sean más visibles.
Analizando Tendencias a lo Largo del Tiempo
También observamos cambios en el sentimiento de los tweets a lo largo de los años. El análisis de sentimiento mide si el lenguaje usado en los tweets es generalmente positivo o negativo. Los datos mostraron que, mientras las tasas generales de falta de hogar estaban aumentando, el sentimiento de los tweets que contenían la palabra "homeless" también mejoró con el tiempo.
Esta tendencia plantea preguntas sobre por qué las personas estaban expresando más sentimientos positivos, incluso cuando la falta de hogar aumentaba. Una teoría es que la mayor visibilidad y simpatía hacia las personas sin hogar podría estar fomentando una actitud más solidaria en las redes sociales.
Sin embargo, es importante notar que eventos nacionales y la cobertura mediática pueden impactar con qué frecuencia la gente habla sobre la falta de hogar en Twitter. Por ejemplo, cambios significativos en las tendencias de falta de hogar podrían generar más discusiones en línea y un cambio en el sentimiento.
Además, encontramos que los estados con altas tasas de falta de hogar mostraron ciertas palabras en tendencia en su contenido de Twitter, como “housing” y “crisis”. Estas palabras indican una creciente conciencia pública y diálogo sobre la falta de hogar y sus desafíos relacionados.
Comportamiento del Usuario y Tipos de Cuentas
En nuestro estudio, examinamos quién estaba tuiteando sobre la falta de hogar. Clasificamos las cuentas en dos tipos: usuarios individuales y organizaciones o entidades. Encontramos que en estados con altas tasas de falta de hogar, había más cuentas con múltiples publicaciones, lo que significa que los usuarios comprometidos eran más propensos a tuitear múltiples veces sobre el tema.
Esto sugiere que los problemas relacionados con la falta de hogar resuenan más profundamente con las personas que viven en áreas con más personas que la experimentan. Además, las organizaciones a menudo contribuyen a la conversación compartiendo información y recursos, mientras que los individuos podrían compartir experiencias personales u opiniones.
En estados de baja densidad, los tweets provenían principalmente de individuos que solo publicaron una vez sobre la falta de hogar. Esto indica que en áreas con menos personas sin hogar, puede haber menos compromiso continuo con el problema. La diferencia en el tipo de usuario enfatiza cómo los factores locales dan forma a la conversación sobre la falta de hogar en Twitter.
En estados donde predominó el sentimiento positivo, las cuentas de una sola publicación eran más comunes. Esto difiere de los estados con sentimiento negativo, donde las entidades jugaron un papel más importante en las discusiones. Esto apunta a la compleja relación entre las experiencias individuales, el sentimiento público y el papel de las organizaciones en darle forma a la conversación sobre la falta de hogar.
Limitaciones y Direcciones Futuras
A pesar de estos hallazgos, existen ciertas limitaciones en el estudio. Primero, el Conteo Anual Point in Time puede no capturar toda la imagen de la falta de hogar, ya que se basa en una sola noche de observaciones. Además, los métodos de recolección de datos varían entre diferentes estados, lo que significa que los resultados pueden no ser directamente comparables.
El uso de datos de Twitter también plantea preguntas sobre su representatividad. Solo una parte de los usuarios de Twitter geolocalizan sus tweets, lo que podría introducir sesgos. Además, los tweets sobre la falta de hogar podrían no reflejar con precisión el sentimiento público si están influenciados por campañas políticas o agendas específicas.
También no consideramos el impacto de los bots o cuentas automatizadas en el volumen de tweets, lo que podría distorsionar nuestros resultados. Las investigaciones futuras deberían considerar cómo filtrar estas influencias para comprender mejor el sentimiento y el compromiso humano genuinos sobre este tema.
Finalmente, aunque el estudio pudo establecer conexiones entre el volumen de tweets y las tasas de falta de hogar, es esencial reconocer que estas son solo correlaciones. Se necesitan estudios más profundos para explorar los mecanismos que impulsan estas relaciones, como el impacto de eventos locales o la cobertura mediática.
Conclusión
En resumen, nuestra investigación destaca el potencial de usar redes sociales, particularmente Twitter, para entender y estimar las tasas de falta de hogar. Las conexiones entre el volumen de tweets, el sentimiento y los datos oficiales sobre la falta de hogar revelan un panorama complejo que puede ayudar a informar los esfuerzos de defensa.
Al obtener información sobre cómo las condiciones locales influyen en la conversación y la conciencia sobre la falta de hogar, los interesados pueden adaptar mejor sus enfoques para abordar las necesidades de los afectados. A medida que la falta de hogar sigue siendo un problema apremiante en EE.UU., la exploración continua del discurso público en las redes sociales podría abrir nuevas avenidas para soluciones efectivas y apoyo a individuos que enfrentan estos desafíos.
Título: An assessment of measuring local levels of homelessness through proxy social media signals
Resumen: Recent studies suggest social media activity can function as a proxy for measures of state-level public health, detectable through natural language processing. We present results of our efforts to apply this approach to estimate homelessness at the state level throughout the US during the period 2010-2019 and 2022 using a dataset of roughly 1 million geotagged tweets containing the substring ``homeless.'' Correlations between homelessness-related tweet counts and ranked per capita homelessness volume, but not general-population densities, suggest a relationship between the likelihood of Twitter users to personally encounter or observe homelessness in their everyday lives and their likelihood to communicate about it online. An increase to the log-odds of ``homeless'' appearing in an English-language tweet, as well as an acceleration in the increase in average tweet sentiment, suggest that tweets about homelessness are also affected by trends at the nation-scale. Additionally, changes to the lexical content of tweets over time suggest that reversals to the polarity of national or state-level trends may be detectable through an increase in political or service-sector language over the semantics of charity or direct appeals. An analysis of user account type also revealed changes to Twitter-use patterns by accounts authored by individuals versus entities that may provide an additional signal to confirm changes to homelessness density in a given jurisdiction. While a computational approach to social media analysis may provide a low-cost, real-time dataset rich with information about nationwide and localized impacts of homelessness and homelessness policy, we find that practical issues abound, limiting the potential of social media as a proxy to complement other measures of homelessness.
Autores: Yoshi Meke Bird, Sarah E. Grobe, Michael V. Arnold, Sean P. Rogers, Mikaela I. Fudolig, Julia Witte Zimmerman, Christopher M. Danforth, Peter Sheridan Dodds
Última actualización: 2023-05-15 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2305.08978
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.08978
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.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://hedonometer.org/maps.html
- https://drive.google.com/file/d/1va4dWRZ6RPT089rcTkrE5fvK5hT0nksV/view?usp=sharing
- https://www.compstorylab.org/something/
- https://tex.stackexchange.com/questions/218418/book-title-in-revtex-bibliography
- https://tex.stackexchange.com/questions/102665/revtex4-1-and-colortbl-doesnt-fill-cells