Social big data y retos técnicos transdisciplinares : aplicaciones en clave reticular

In: http://hdl.handle.net/10272/14671

Abstract

Se presenta el campo de los "Social Big Data" como aquel donde interaccionan los Social Media, el Data Analysis y los Big Data (Bello-Orgaz, Jung y Camacho, 2016). En esta área inter/transdisciplinar se abordan métodos y técnicas que trabajan con datos procedentes de los medios sociales para extraer conocimiento de los mismos con el fin de poder ofrecer información útil. La información extraída a partir de los medios sociales permite en las Ciencias Sociales el avance de la investigación documental aplicando una diversidad de métodos, técnicas y procedimientos, una parte de los cuales ya se habían empleado en ámbitos como la estadística, la sociología visual, el análisis de redes sociales, el análisis del discurso, etc. Algunos aspectos que marcan la diferencia tienen que ver con el estudio de la transmisión de información en los medios sociales en directo (streaming) y con la ingente cantidad y diversidad de datos que se manejan (big data), aspectos estos que retan a la Ciencia. Junto a la gran dimensión y magnitud de los SBD, también son importantes aspectos como su heterogeneidad estructural, su dinamismo, las diferentes fuentes de los que proceden o el hecho de que gran parte de los mismos son datos no estructurados (ej. vídeo), lo cual dificulta aspectos como el análisis automático. En cualquier caso, se trate de las 3V, de 4V, de 5V, de 6V lo que caracteriza a los Big Data (gran volumen de datos, variedad, velocidad, veracidad, variabilidad y complejidad y valor), con su aparición, como resultado, se producen cambios en el proceso de investigación. Emergen nuevas tareas y se reformulan aspectos importantes de la labor investigadora, por ejemplo, en procesos como el muestreo, la recogida y almacenamiento de la información, los procesamientos y el análisis. A partir de datos extraídos de Twitter, y sobre todo, basándonos en el análisis de redes sociales, se presentan algunos de los desafíos técnicos que hemos ido encontrando a través del análisis de diferentes datasets de carácter social y político (refugiados y migraciones; incendios y emergencias; StarWars; #prays for.; Cataluña, el referéndum, el 155, etc.). Se plantean algunas preguntas, se discuten algunas soluciones y se reflexiona sobre el desarrollo de un campo de Social Big Data transdisciplinar orientado a resolver problemas y contestar preguntas más que a consolidar límites disciplinares. Paralelamente, a partir del análisis de varios casos, se aportan ideas respecto a la idea de sociedad desintermediada, reflexionando sobre cómo parece estructurarse la participación social en una red como Twitter. ; The field of "Social Big Data" is presented as the one where Social Media, Data Analysis and Big Data interact (Bello-Orgaz, Jung and Camacho, 2016). Methods and techniques that work with data from social media to extract knowledge from them in order to be able to offer useful information are characteristics of this inter / transdisciplinary area. The information extracted from social media allows the advancement of documentary research in the Social Sciences applying a variety of methods, techniques and procedures, a part of which had already been used in areas such as statistics, visual sociology, social networks analysis, discourse analysis, etc. Some aspects that make a difference have to do with the study of the transmission of information in live social media (streaming) and with the huge amount and diversity of data handled (big data). These areas are currently challenging Science. Along with the great size and magnitude of the SBD, there are also important aspects such as its structural heterogeneity, its dynamism, the different sources from which they come or the fact that a large part of them are unstructured data (eg video), which hinders aspects such as automatic analysis. In any case, it is the 3V, 4V, 5V, 6V which characterizes the Big Data (large volume of data, variety, speed, accuracy, variability and complexity and value). Research process change. New tasks emerge and important aspects of the research work are reformulated, for example, in processes such as sampling, collection and storage of information, processing and analysis. From data extracted from Twitter, and above all, based on the analysis of social networks, we present some of the technical challenges that we have been finding through the analysis of different datasets of a social and political nature (refugees and migrations, fires and emergencies, StarWars, #prays for ., Catalonia, the referendum, 155, etc.). Some questions are posed, some solutions are discussed and reflection on the development of a field of transdisciplinary Social Big Data oriented to solve problems and answer questions rather than to strict disciplinary limits. In parallel, from the analysis of several cases, ideas about the idea of disintermediated society are provided, reflecting on how social participation seems to be structured in a network such as Twitter.