¿Retuitear o responder? Covid-19 y Twitter. El caso de la ciudad de Bahía Blanca - Argentina (DOI: 10.13140/RG.2.2.31471.87203).
Resumo
Resumen
El contexto global inédito a causa de la COVID-19 ha generado diversos cambios en la sociedad y obligado a los gobiernos de los distintos países a adoptar medidas de confinamiento. Sin embargo, esta crisis se da en un marco internacional globalizado, donde la masificación del uso de diversas plataformas digitales permite generar una importante cantidad de información y estudiar las interacciones entre los individuos. En este trabajo, particularmente, se analiza desde la plataforma digital de Twitter el impacto en la opinión pública de la repercusión de la crisis del coronavirus en la ciudad de Bahía Blanca (Argentina), pretendiendo identificar a los actores principales en la producción de los mensajes, averiguar qué usuarios son los que tienen una mayor capacidad para controlar su difusión y medir la relevancia o autoridad en las interacciones analizadas mediante técnicas de Análisis de Redes Sociales. Como principal resultado sobresale la fragmentación de la información entre los individuos, siendo la interacción resultante escasa. Por otra parte, se encontró que en el análisis de retuits los principales actores no resultan relevantes fuera de la plataforma digital, mientras que en el análisis de las respuestas los principales actores sí se caracterizan por tener un rol prominente en la escena política o las comunicaciones a nivel local.
Palabras claves: Twitter, Covid-19, Análisis de Redes Sociales.
Abstract
The unprecedented global context caused by COVID-19 has generated various changes in society and forced the governments of different countries to adopt containment measures. However, this crisis occurs in a globalized international context, where the mass use of various digital platforms allows the generation of a significant amount of information and the study of interactions between individuals. In this work, in particular, the impact on public opinion about the coronavirus crisis in the city of Bahía Blanca (Argentina) is analysed from the Twitter digital platform, trying to identify the main actors in the production of messages , find out which users having a greater capacity to control its diffusion and measure the relevance or authority in the interactions analysed using Social Network Analysis techniques. The main result is the fragmentation of information between individuals, being the resulting interaction scarce. On the other hand, it was found that in the analysis of retweets the main actors are not relevant outside the digital platform, while in the analysis of the responses the main actors are characterized by having a prominent role in the political scene or in communications locally.
Keywords: Twitter, Covid-19, Social Network Analysis.
Referências
Bakal, G., & Kavuluru, R (2017). On quantifying diffusion of health information on Twitter. 2017 IEEE EMBS International conference on biomedical & health informatics (BHI), 485-488.
Beck, U., (1986) La sociedad del riesgo, Barcelona, España. Paidós.
Bruns, A., & Stieglitz, S. (2013). Towards more systematic Twitter analysis: metrics for tweeting activities. International journal of social research methodology, 16(2), 91-108.
Burnstein, N. (2013). Modernidad radicalizada, tiempos líquidos y
sociedad del riesgo. tres teorías para nombrar nuestro tiempo. En Veclsir. L (comp). Entre la incertidumbre y el riesgo. Reflexiones sobre la modernidad radicalizada en América Latina (14-25). Bahía Blanca, Argentina. Ediuns.
Eco, U. (marzo, 2015). “Internet puede tomar el puesto del periodismo malo”. El País.
Gabor C., & Tamas N., (2006). The igraph software package for complex network research InterJournal, Complex Systems, 1695.
Gambetta-Viroga, M. (2020). Comprendiendo el comportamiento del COVID-19 por medio del análisis de redes sociales (ARS). Disponible en researchgate.net/publication/340568138
Giddens, A. (1997) Modernidad e identidad del yo. El yo y la sociedad contemporánea. Barcelona, España. Península.
Hansen, D. L., Shneiderman, B., & Smith, M. A. (2011). Analyzing
social media networks with NodeXL: Insights from a connected
world. Burlington, MA: Morgan Kaufmann.
Himelboim, I., Smith, M. A., Rainie, L., Shneiderman, B., & Espina, C. (2017). Classifying Twitter topic-networks using social network analysis. Social media+ society, 3(1).
Kwak, H., Lee, C., Park, H., & Moon, S. (2010). What is Twitter, a Social Network or a News Media? Proceedings of the 19th international conference on World Wide Web, 591-600.
Lerman, K., & Ghosh, R. (2010). Information contagion: An empirical study of the spread of news on Digg and Twitter social networks. ICWSM, 10(1), 90–97
Murthy, D. (2012). Towards a sociological understanding of social media: Theorizing Twitter. Sociology, 46(6), 1059-1073.
Pérez-Dasilva, J.; Meso-Ayerdi, K & Mendiguren-Galdospín, T (2020). Fake news y coronavirus: detección de los principales actores y tendencias a través del análisis de las conversaciones en Twitter. El profesional de la información, 29 (3),
Sidicaro, R., (2003) Consideraciones sociológicas sobre la Argentina en la segunda modernidad, Revista de Estudios Sociales, Santa Fe, Argentina, Universidad Nacional del Litoral.
Tweepy, (2020). Tweepy 3.9.0 Documentation. [online] Recuperado de http://tweepy.readthedocs.io/en/v3.5.0/streaming_how_to.htm
Tweet Binder (2020). #Covid 19 – Twitter evolution. Disponible en https://www.tweetbinder.com/blog/covid-19-coronavirus-twitter/
Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis. Cambridge University Press.
Wu, Shaomei; Hofman, Jake M.; Mason, Winter A. & Watts, Duncan J. (2011). “Who says what to whom on Twitter”. Proceedings of the 20th International Conference on world wide web - WWW ’11, 705-714.
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