Redes Sociales y otros movimientos telúricos

Conacyt -

Para nadie es novedad el papel que han jugado las redes sociales como medio de comunicación y organización de la sociedad durante los pasados sismos del 7 y 19 de septiembre. El papel de las redes sociales ha ido incluso más allá de su uso cotidiano como compartir rumores, noticias, imágenes y videos de lo acontecido. En esta ocasión, hemos podido presenciar el nivel de apropiación social que se tiene de ellas ya que han sido un precursor de la movilización, un detonante de la participación, un verdadero medio para crear comunidad y fomentar la colaboración de la sociedad civil.

Derivado de ello, se observa un empoderamiento de las personas mediante la generación y uso de datos abiertos. Son ellos mismos los que generan los datos y los comunican, pero también los que verifican, validan y los utilizan para tomar decisiones de cómo canalizar la ayuda que llega y cómo asegurarse que el impacto de ésta sea el mayor posible. Desde nuestra perspectiva, este ejercicio de apropiación social de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TICs), para la movilización de la sociedad civil, no tiene precedente en nuestro país y valdrá la pena darle seguimiento y analizarlo con mucho mayor detalle en el futuro próximo.

En el Laboratorio de Big Data (LaBD) de Infotec tenemos cerca de tres años desarrollando métodos que permitan analizar distintos aspectos de las redes sociales; como el denominado análisis de sentimientos, es decir, la clasificación automática de un comentario (tuit) en positivo, negativo o neutro. Esta tarea, por simple que parece, es un problema abierto en el procesamiento de lenguaje natural (sub-área de la Inteligencia Artificial), y a la fecha no existe un método que pueda realizarla con la precisión que lo hace un ser humano. Sin embargo, el desarrollo de métodos de aprendizaje computacional tiene un avance tal que actualmente la precisión de los clasificadores de polaridad permite analizar y conocer una aproximación del sentir de la población, e.g. por medio de lo que se publica en Twitter, ante eventos muy notorios.

Un ejemplo de esto se puede apreciar en la siguiente Figura 1, donde se muestra el índice de positividad de los tuiteros mexicanos a lo largo de un año y medio aproximadamente. Para generar esta gráfica se han recolectado y analizado automáticamente más de 1.5 mil millones de tuits, que datan desde diciembre de 2015 hasta septiembre de 2017. En la gráfica se señalan con flechas rojas los tres puntos donde la positividad ha tenido su menor valor. El primero de ellos es el 19/09/16 que coincide con el día que D. Trump gana las elecciones presidenciales en Estados Unidos, los dos siguientes coinciden con los dos sismos que recientemente ocurrieron en el sur de la República Mexicana, como era de esperarse el sismo también derrumbó el estado de ánimo de los tuiteros. Se puede apreciar que durante este día se expresan diversos sentimientos negativos como el temor, la frustración y la tristeza. Sin embargo, también emergen expresiones de aliento como el hashtag #FuerzaMexico o de solidaridad como la palabra “ayuda”.

Otra cosa que se puede apreciar en la gráfica es la velocidad con que se recuperó la positividad. Esto no significa que el tema del sismo haya dejado de ser dominante, significa que las expresiones de aliento y solidaridad comenzaron a tomar más fuerza que los sentimientos negativos. Esta velocidad en la recuperación de la positividad es posiblemente un indicador de la resiliencia de la sociedad civil ante la adversidad que aún se enfrenta. La gráfica y las nubes de palabras por día se pueden consultar en: http://dev.ingeotec.mx/projects/positividad/MX.html.

Con la intención de apoyar a grupos de la sociedad civil que analizan las redes sociales en busca de información valiosa para coordinar el acopio y distribución de las donaciones; los miembros del LaBD se dieron a la tarea de construir un clasificador de tuits que, en lugar de determinar la polaridad de un mensaje, estableciera el sentido o tema que el mensaje tiene relacionado con la actividad de las brigadas de voluntarios. En este sentido, se establecieron los siguientes temas: “Buenos deseos o empatía” “Centro Acopio”, “Información General o Noticia”, “No relacionado”, “Ofrece Apoyo”, “Opinión”, “Pide Apoyo”.

Este desarrollo es una primera aproximación donde se recolectan tuits y en tiempo real se clasifica su contenido en alguno de estos temas mencionados anteriormente, todo esto se puede visualizar en un mapa donde se posiciona el tuit en la coordenada geográfica en donde fue emitido y se puede ver su contenido, así como la clase asignada, y un panel de estadísticas donde se muestra el porcentaje de tuits en cada uno de los temas en los que se agrupan. En la siguiente figura se muestra el sistema en funcionamiento, del lado izquierdo están las estadísticas de los tuits, en el mapa se colocan los pines donde fueron publicados, y al dar clic en uno se nos muestra el mensaje, así como el tema en el que fue clasificado. Este mapa (Figura 2) interactivo se puede consultar en: http://dev.ingeotec.mx/projects/sismo/.

Se está trabajando intensamente para que este desarrollo avance y se consolide de tal manera que sirva de apoyo de manera efectiva en futuras contingencias.

A manera de reflexión final, las redes sociales, como el resto de la tecnología, no son neutrales, es decir, su uso conlleva efectos tanto negativos como positivos, lo cual depende, en gran medida, de la apropiación de la tecnología de los individuos y del significado que le otorgan a ésta los diferentes actores sociales. El análisis de sentimientos realizado por el Laboratorio de Big Data (LaBD) de Infote, sobre los tuits generados acerca de los sismos del 7 y 19 de septiembre de 2017, nos permite observar que existe un considerable nivel de apropiación e importancia de las redes sociales en México, en particular en los lugares directamente afectados más urbanizados. En este sentido, dicho ejercicio deja la puerta abierta al desarrollo de estudios y clasificaciones, a través de métodos computacionales similares, sobre los niveles de apropiación de las TICs que tienen los diferentes grupos poblacionales en México, especialmente los más vulnerables, para combatir los diversos problemas sociales y fenómenos naturales a los que se enfrentan.

Agradecemos a co-deck (http://co-deck.com/) y a la brigada de voluntarios por su apoyo en la clasificación de tweets para la creación de la base de entrenamiento.

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Infotec Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación.

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Eric S. Téllez1, José Ortiz Bejar2, Vladimir Salgado2, Sabino Miranda-Jiménez1, Daniela Moctezuma3, Elio-Atenógenges Villaseñor4, Mario Graff Guerrero1, Christian Ivan Becerril1

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Catedra CONACyT-Infotec, 2Alumno de doctorado en Infotec, 3Catedra CONACyT-CentroGEO, 4Investigador en Infotec-Aguascalientes.

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