El impacto del discurso científico en Twitter: El caso de Neil deGrasse Tyson

The impact of science communication on Twitter: The case of Neil deGrasse Tyson

 Elena Denia, Valencia (España)

https://doi.org/10.3916/C65-2020-02

Palabras clave

Twitter, comunicación, ciencia, divulgación, impacto, público, participación, análisis computacional

Resumen

La percepción social de la ciencia se ha estudiado ampliamente desde mediados del siglo XX. El presente proyecto pretende abordar la interacción ciencia-público en el marco de la vida digital para complementar los estudios clásicos sobre impacto social de la ciencia, en particular en la red social Twitter. Se presenta así una propuesta metodológica con el diseño de un algoritmo que opera sobre conjuntos representativos de tweets para analizar su contenido utilizando técnicas computacionales de minería de datos y procesamiento del lenguaje natural, fácilmente reproducible por otros investigadores y de bajo coste. Para probar la herramienta, se analiza el discurso del popular divulgador Neil DeGrasse Tyson. El impacto de la información se calcula en términos de: 1) likes y retuit; 2) medidas sugeridas para la popularidad y el grado de contenido polémico; y 3) la red semántica. Tras identificar y clasificar los elementos relevantes del discurso por las categorías «ciencia», «cultura», «político-social», «creencias», «medios» y «emocional», los resultados revelan que una transmisión con carga emocional en el mensaje del divulgador despierta una respuesta sustancialmente más profunda en el público, así como la alusión a cuestiones socio-políticas. Además, numerosos conceptos periféricos a la discusión científica suscitan mayor interés que los propios centrales en el discurso. Ambos resultados sugieren que la ciencia interesa en mayor medida cuando va ligada a otros aspectos.

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Fundref

Investigación incluida en el proyecto I+D «Excelencia científica, transferencia de conocimiento, factores organizativos, antecedentes individuales, impacto social» (CSO2013-48053-R), financiada con la ayuda BES-2014-069584 del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades de España (2015-2019).

Crossmark

Ficha técnica

Recibido: 26-02-2020

Revisado: 20-03-2020

Aceptado: 27-04-2020

Preprint: 15-06-2020

Fecha publicación: 01-10-2020

Tiempo de revisión del artículo : 23 días | Media tiempo revisión número 65: 36 días

Tiempo de aceptación del artículo: 60 días | Media tiempo aceptación número 65: 78 días

Tiempo de edición del preprint: 172 días | Media tiempo edición número preprint 65: 190 días

Tiempo de edición del artículo: 217 días | Media tiempo edición número 65: 235 días

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