Acabamos de publicar un nuevo artículo en la revista Scientometrics titulado «Identifying and characterizing social media communities: a socio-semantic network approach to altmetrics«. Una publicación en la que presentamos una propuesta metodológica para mapear la actividad en medios sociales, combinando redes sociales y semánticas, y comprobando su potencial con dos estudios de caso altmétricos.
La propuesta
Esta metodología nace como respuesta a los nuevos estudios sobre comunicación científica en medios sociales, denominados social media metrics, y que pasan de centrar su atención en los objetos académicos mencionados en medios sociales a las interacciones producidas a su alrededor y los atributos de las mismas. Al mismo tiempo, la propuesta busca ofrecer una nueva técnica de visualización que vaya más allá de adaptar las técnicas tradicionales a los nuevos entornos sociales.
Este método se basa en la creación de dos tipos de redes popularmente empleadas en estos estudios (red social y mapa semántico) y la detección de comunidades en ambas para identificar temas de interés y grupos de actores conectados por sus interacciones sociales. La novedad radica en el solapamiento de ambas visualizaciones, generando una red socio-semántica, que permite con ello unificar las relaciones sociales y semánticas y detectar las denominadas comunidades cognitivas.
La creación de la red socio-semántica, así como la generación de los ficheros intermedios y algunas de las diferentes visualizaciones usadas en el trabajo, pueden llevarse a cabo de manera automatizada. Para ello se ha creado un paquete en R llamado altanalysis. De igual manera, todo el procesamiento de datos y flujo de trabajo seguido se encuentra disponible en una notebook de R.
Más allá de su aplicación en el estudio de la comunicación científica, puede ser aplicado sobre cualquier medio social y tipo de discusión.
Estudios de caso
Además de realizar dicha contribución, y como aspecto destacado, la utilidad de esta propuesta es puesta a prueba a través de dos estudios de caso.
Para ello se han usado los tuits que incluyen menciones a publicaciones científicas de Information Science & Library Science y Microbiology. A través de estos estudios de caso se muestra el potencial de este método, siendo de especial utilidad la red socio-semántica obtenida en el primero de ellos. En ella se pueden apreciar tanto los perfiles de intereses de los actores en Twitter (representado con el color de los nodos), como la comunidad social en la que estos se mueven en base a sus interacciones (representado con nubes de colores). El solapamiento producido en ambas representaciones permite estudiar si los actores reflejan si hay una coherencia entre dichos intereses y relaciones.
Descarga nuestro trabajo
Arroyo-Machado, W., Torres-Salinas, D., & Robinson-Garcia, N. (2021). Identifying and characterizing social media communities: a socio-semantic network approach to altmetrics. Scientometrics. https://doi.org/10.1007/s11192-021-04167-8
