Analizando la dinámica de las redes sociales durante las elecciones de 2020

La elección presidencial de Estados Unidos en 2020 fue un evento importante que atrajo un montón de atención y discusión en línea. Durante este tiempo, circuló mucha información falsa y afirmaciones engañosas en las redes sociales. Esta situación llevó a los investigadores a recolectar y examinar grandes conjuntos de datos de redes sociales, especialmente de Twitter. Sin embargo, estas enormes cantidades de datos pueden ser difíciles de entender a simple vista debido a la complejidad de las interacciones entre los usuarios.

Al observar cómo la gente interactuaba y compartía información en plataformas como Twitter, este estudio buscó simplificar estas complejas redes sociales en visualizaciones más fáciles de entender. El objetivo era identificar diferentes grupos de usuarios y sus relaciones durante el periodo electoral, enfocándose especialmente en cómo se propagaba la Desinformación. Esta investigación es esencial no solo para entender la elección de 2020, sino también para examinar el papel de las redes sociales en la formación de la opinión pública.

#El Desafío de Grandes Conjuntos de Datos

Cuando los investigadores analizan datos de redes sociales, a menudo se enfrentan a grandes redes compuestas por numerosos usuarios y sus interacciones. Estas redes pueden volverse abrumadoras debido a la gran cantidad de participantes y las conexiones entre ellos. En la mayoría de las representaciones visuales de estas redes, los usuarios y sus interacciones pueden superponerse tanto que se obscurecen detalles importantes.

Una de las dificultades es que muchas cuentas de redes sociales podrían no tener un nivel de engagement igual, lo que significa que algunas cuentas son mucho más influyentes que otras. Esto puede crear una situación donde cuentas más pequeñas y menos activas no se ven claramente en el contexto más grande. Para abordar este problema, los investigadores aplicaron una técnica llamada coengagement, que ayuda a simplificar estas grandes redes mientras hace más claros los rasgos clave.

#Redes de Coengagement Explicadas

Las redes de coengagement son un método de visualización que ayuda a analizar cómo los usuarios interactúan entre sí en redes sociales. En lugar de mirar a los usuarios individuales y sus conexiones directas, el coengagement se enfoca en las audiencias compartidas entre los usuarios. De esta manera, captura la esencia de las interacciones sociales sin perderse en los detalles.

Este enfoque permite a los investigadores crear representaciones gráficas donde cada usuario está vinculado según la cantidad de veces que son retuiteados por un conjunto común de seguidores. Al aplicar ciertos parámetros, las visualizaciones pueden resaltar diferentes grupos e interacciones en la red social.

#Metodología

Para este estudio, los investigadores examinaron un conjunto de datos de tweets relacionados con la elección presidencial de 2020, enfocándose en la desinformación y el discurso público. Recolectaron retweets desde el 1 de septiembre de 2020 hasta el 18 de diciembre de 2020, acumulando millones de interacciones. Al emplear el método de coengagement, filtraron y organizaron los datos, lo que les permitió categorizar a los usuarios y sus interacciones de manera más efectiva.

Los datos se analizaron bajo diferentes configuraciones de parámetros para descubrir diferentes estructuras dentro del discurso en redes sociales. Este proceso permitió a los investigadores identificar grupos específicos, incluidos cuentas influyentes, usuarios aislados y grupos de usuarios que frecuentemente se retuiteaban entre sí.

#Hallazgos

#Principales Grupos Políticos

El análisis reveló dos grupos significativos en el discurso de Twitter en torno a la elección: usuarios pro-Trump y pro-Biden. Al enfocarse en las audiencias con las que estos usuarios interactuaron, los investigadores pudieron mapear las interacciones entre estos grupos.

El grupo pro-Trump consistía en varias cuentas, incluidos activistas políticos y comentaristas de medios, que generalmente apoyaban al expresidente. El grupo pro-Biden incluyó políticos y medios que favorecían al candidato demócrata.

Curiosamente, aunque estos dos grupos representaban la división principal en el discurso, hubo momentos de cruce donde los usuarios interactuaron con ambos lados. Se identificaron cuentas puente que apelaban tanto a seguidores pro-Trump como pro-Biden, mostrando que algunos usuarios podían comunicarse de manera efectiva a través de la división.

#Ascenso de Terceras Partes

Además de los principales grupos pro-Trump y pro-Biden, los investigadores también notaron la aparición de un grupo pro-socialista más pequeño. Este grupo incluía usuarios que abogaban por causas y candidatos socialistas. Aunque este grupo era menos prominente que los otros dos, demostraba la diversidad de opiniones políticas expresadas durante la elección.

Al analizar estos grupos, el estudio destacó cómo diferentes configuraciones afectaban la visibilidad de estos clústeres. Por ejemplo, usar parámetros más estrictos para definir conexiones permitía a los investigadores descubrir redes donde los usuarios participaban en interacciones más profundas y sostenidas.

#Comunidades de Followback

Otro hallazgo interesante fue la identificación de clústeres de followback. Estos grupos estaban compuestos por usuarios que participaban activamente en seguir y retuitear de manera recíproca, con el objetivo de aumentar su visibilidad dentro del paisaje de redes sociales. El comportamiento de estos usuarios indicaba una estrategia única para ganar seguidores, lo que los diferenciaba de los participantes típicos del discurso político.

Estas comunidades de followback mostraron cómo las interacciones en línea podían coordinarse entre un grupo más pequeño de usuarios. Incluso si estos clústeres no eran tan grandes como los principales grupos pro-Trump y pro-Biden, aún desempeñaron un papel significativo en la formación de conversaciones en línea durante la elección.

#El Impacto de la Desinformación

Los investigadores estaban particularmente interesados en cómo se propagaba la desinformación entre estos grupos. Notaron que los elites de la plataforma-ciertos usuarios influyentes-eran responsables de difundir una cantidad desproporcionada de información falsa. Dado que la desinformación fue una preocupación significativa durante el periodo electoral, entender estas dinámicas se volvió crucial para identificar las fuentes y efectos de las afirmaciones engañosas.

El estudio reveló cómo la desinformación a menudo fluía a través de la red, resaltando la importancia de ciertas cuentas tanto en la difusión como en la desmentida de afirmaciones falsas. Este aspecto del análisis subrayó la necesidad de un mayor escrutinio del comportamiento de los usuarios en las plataformas de redes sociales.

#Técnicas de Visualización

Una de las principales fortalezas de esta investigación fue su uso de técnicas avanzadas de visualización. Al aplicar el marco de coengagement, los investigadores pudieron ilustrar relaciones complejas entre usuarios de manera más clara.

Diferentes parámetros permitieron la creación de múltiples visualizaciones, mostrando cómo los usuarios y grupos interactuaban bajo diversas condiciones. Esta flexibilidad en la visualización ayudó a identificar patrones y comportamientos dentro de las redes que no eran evidentes en representaciones convencionales de los datos de redes sociales.

#Consideraciones Éticas

Aunque este estudio proporcionó valiosos conocimientos sobre las interacciones en redes sociales, también planteó importantes preguntas éticas. Los investigadores tuvieron que considerar las implicaciones de visualizar y analizar datos de cuentas de usuarios, especialmente en lo que respecta a la privacidad y el potencial de acoso.

Los investigadores enfatizaron que sus métodos no debían aplicarse indiscriminadamente a otras comunidades sin una adecuada consideración de las pautas éticas. Es crucial que los investigadores aseguren que su trabajo no perjudique a individuos o grupos que puedan ser vulnerables a represalias o tergiversaciones.

#Conclusión

En resumen, esta investigación buscó arrojar luz sobre las dinámicas complejas de las interacciones en redes sociales durante la elección presidencial de EE. UU. en 2020. Al utilizar redes de coengagement como herramienta de visualización, el estudio pudo revelar las intrincadas relaciones entre varios grupos de usuarios, incluidos aquellos que compartían desinformación.

Los hallazgos resaltaron la dominancia de las comunidades pro-Trump y pro-Biden, al mismo tiempo que descubrieron clústeres más pequeños, pero influyentes. El estudio concluyó que entender estas redes es esencial para captar la narrativa más grande del discurso político en redes sociales.

Además, las consideraciones éticas en torno a dicha investigación subrayan la necesidad de un manejo y análisis responsable de los datos. Este trabajo sirve como un recurso valioso para futuros estudios sobre redes sociales, comunicación política y desinformación, abogando por la continua exploración de las complejidades de las interacciones en línea en un proceso democrático.

#Direcciones Futuras

El estudio anima a realizar más investigaciones sobre las dinámicas de las redes sociales, especialmente a medida que evolucionan con el tiempo. Con la creciente influencia de estas plataformas en la opinión pública, el examen continuo del comportamiento e interacción de los usuarios será vital.

Futuros estudios podrían explorar cómo diferentes plataformas de redes sociales moldean el discurso político, así como los efectos a largo plazo de la desinformación en el engagement de los usuarios. Al construir sobre la base establecida por esta investigación, académicos y profesionales por igual pueden navegar mejor el complejo paisaje de la comunicación en línea en el contexto de la democracia.