Herramientas en netnografía (III): bitMomentum

La web bitMomentum puede ser considerado un observatorio de Psicología Política en tiempo real, está orientada a todos aquellos interesados en netnografía (Herrero, 2015), Psicología Social o redes sociales. En estos momentos, solo funciona con navegadores que soporten completo el proceso WebGL. 

Esta aplicación, encajada dentro del campo de Psicología Política, y gracias al Big-Data, permite el estudio de actitudes (sentimientos) en las redes sociales. Es posible analizar las interacciones en las redes y contextualizarlas en el campo político. Concretamente el sistema usa los datos generados en Twitter, permitiéndonos la oportunidad de observar y estudiar cómo evolucionan las tendencias políticas, no solamente a nivel individual sino global dentro de un sistema muestreado por medio de visualizaciones y estadísticas sencillas. 

El programa procesa y asigna categorías de partido político en tiempo real a los distintos mensajes de Twitter (concretamente retuits) que se publican en lengua castellana. Si un mensaje es aceptado, al ser codificado como político, se almacena en una base de datos en forma de nodos y se comprueba a cuantos usuarios conectados se reenvía. Por razones obvias no es posible, para los usuarios, visualizar la totalidad de la red. Por ello el grafo es muestreado mediante algoritmos de filtrado. Y este subgrafo es lo que los usuarios ven en la aplicación. 

Una vez que el usuario a descargado esta información, el grafo se actualiza en tiempo real a medida que nuevos tuits son procesados, dependiendo de la actividad de la red. Normalmente suele reflejar una actividad entre 0.5 y 5 retuits por segundo. 

Aporta dos tipos de análisis: por temas y por comunidades. Por defecto la aplicación muestra temas de conversación. El color de los nodos del grafo representa el partido político al cual cada nodo hace referencia con más frecuencia. El segundo tipo de análisis trata sobre las comunidades políticas que emergen de la interacción – retuits – de cientos de miles de usuarios. En este caso, el color de los nodos representa la pertenencia a una de estas comunidades o “clusters” políticos. Es importante matizar que a diferencia del análisis por ‘temas’ donde las categorías son partidos políticos, en el caso de comunidades no es así debido a que estas comunidades no representan partidos políticos sino tendencias políticas. Mediante el análisis de estas comunidades se puede inferir, entre otras cosas, cuál es la afinidad política de una determinada persona/entidad/medio. 

Finalmente, bitMomentum ofrece herramientas de análisis a nivel individual. En esencia, el tamaño de los nodos pueden representar distintas métricas que son habituales en el estudio de redes complejas. Por ejemplo, la métrica "in-degree" muestra la influencia real de los nodos. 


Opción (load). Permite seleccionar distintas muestras en intervalos de tiempo o "clusters" distintos, como pueden ser las últimas 24 horas, la última semana, último mes, año o el momento actual (From now on). 

Opción (Node size). Se elige la métrica a usar cuando observamos el tamaño de los nodos. Por ejemplo "The In-Degree" referencia el número de veces que un nodo es retuiteado. La clave "Betweeness-Centrality" nos da el peso relativo o influencia que un nodo tiene en la red visualizada. Si elegimos "Out-Degree - number of retweets" muestra que discriminación o diferencia existe en los datos. "Best In-Degree / Out-Degree" muestra en grado en que algunos nodos son mayores entre si. También es posible seleccionar por "Followers", "Friends" y "Favourites".

En el siguiente vídeo se pude ver como ejemplo la actividad de la red, momentos antes de la decisión del rey, sobre quien debía ser el encargado de formar gobieno en España (2-02-2016):

Referencias.
*Herrero,F.J.(20 de abril de 2015). Herramientas en Netnografía: Tweettopic Explorer  [Mensaje en un blog]. Recuperado de http://meobsuniovi.blogspot.com.es/2015/04/herramientas-en-netnografia-tweettopic.html.