Big Data y Business Intelligence en Twitter e Instagram para la inclusión digital

Big Data and Business Intelligence on Twitter and Instagram for digital inclusion

 Carlos Barroso-Moreno, Madrid (España)

 Laura Rayon-Rumayor, Madrid (España)

 Antonio Bautista García-Vera, Madrid (España)

https://doi.org/10.3916/C74-2023-04

Palabras clave

Análisis de redes sociales, Big Data, educación, discapacidad, inclusión digital, grupos de influencia

Resumen

Las redes sociales pueden contribuir a una sociedad inclusiva, pero también son espacios de comunicación asimétricos y polarizados. Ello requiere de un profesorado competente para la construcción de una ciudadanía digital crítica. Este artículo tiene un doble objetivo, presentar las técnicas «Web scraping» y «text analytics» como herramientas que definen competencias digitales docentes, e indagar sobre qué publicaciones, en Twitter e Instagram, son más virales en relación con educación, discapacidad e inclusión. Se analizaron 48.991 publicaciones en español e inglés, correspondientes al periodo del 13 de octubre de 2021 al 1 de mayo de 2022. Se seleccionaron las 100 más virales, e identificaron las correlaciones entre el sentimiento, género e influencia asociado al contenido, su espacio temporal y geográfico. Los resultados evidencian que los grupos de influencia económica y política son los más virales, relegando a un segundo plano a las organizaciones sin ánimo de lucro o particulares con difusión altruista; solo en los días internacionales se invierte esta tendencia. Los «bots» no interfieren para imponer mensajes, son los algoritmos de inteligencia artificial los que opacan contenido reivindicativo y humanístico. Las personas más influyentes tienen una prevalencia de género masculino asociadas a cuentas institucionales de ámbito político. Se concluye que las herramientas de «Big Data» y «Business Intelligence» ayudan al profesorado a analizar temas educativos y sociales relevantes, y a adquirir una ética colectiva frente a los nuevos retos educativos.

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Fundref

Acción financiada por la Comunidad de Madrid a través del Convenio Plurianual con la Universidad Complutense de Madrid en su línea Programa de Excelencia para el profesorado universitario, en el marco del V PRICIT (Plan Regional de Investigación Científica e Innovación Tecnológica).

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Ficha técnica

Recibido: 29-05-2022

Revisado: 21-06-2022

Aceptado: 13-07-2022

OnlineFirst: 30-10-2022

Fecha publicación: 01-01-2023

Tiempo de revisión del artículo : 23 (en días) | Media de tiempo de revisión de los manuscritos del número 74: 40 (en días)

Tiempo de aceptación del artículo: 45 (en días) | Media tiempo aceptación de los manuscritos del número 74: 69 (en días)

Tiempo de edición OnlineFirst: 172 (en días) | Media tiempo edición de los OnlineFirst del número 74: 194 (en días)

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