Big Data e Business Intelligence no Twitter e Instagram para a inclusão digital

 Carlos Barroso-Moreno, Madrid (Espanha)

 Laura Rayon-Rumayor, Madrid (Espanha)

 Antonio Bautista García-Vera, Madrid (Espanha)

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

Palavras chave

Análise de redes sociais, Big Data, educação, deficiência, inclusão digital, grupos de influência

Resumo

As redes sociais podem contribuir para a construção de uma sociedade inclusiva, mas também são espaços de comunicação assimétricos e polarizados. Tal aspecto requer um corpo docente competente para a construção de uma cidadania digital crítica. Este artigo tem duplo objetivo, apresentar as técnicas de «Web scraping» e «text analytics» como ferramentas que definem as competências digitais de ensino, e investigar quais publicações, no Twitter e Instagram, são mais virais em relação à educação, deficiência e inclusão . Foram analisadas 48.991 publicações em espanhol e inglês, correspondentes ao período de 13 de outubro de 2021 a 1º de maio de 2022. Foram selecionadas as 100 mais virais, e as correlações entre o sentimento, gênero e influência associados ao conteúdo, seu espaço tempora e geográfico. Os resultados mostram que os grupos com influência econômica e política são os mais virais, relegando a segundo plano organizações sem fins lucrativos ou indivíduos com difusão altruísta; somente em dias internacionais essa tendência se inverte. Os “bots” não interferem para impor mensagens, são os algoritmos de inteligência artificial que ofuscam o conteúdo reivindicativo e humanístico. As pessoas mais influentes têm prevalência do gênero masculino associado a relatos institucionais de abrangência política. Conclui-se que as ferramentas de “Big Data” e “Business Intelligence” auxiliam os professores a analisar questões educacionais e sociais relevantes, bem como adquirir uma ética coletiva diante dos novos desafios educacionais.

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Technical information

Recebido: 29-05-2022

Revisado: 21-06-2022

Aceite: 13-07-2022

OnlineFirst: 30-10-2022

Data de publicação: 01-01-2023

Tempo de revisão do artigo: 23 dias | Tempo médio de revisão do número 74: 40 dias

Tempo de aceitação do artigo: 45 dias | Tempo médio de aceitação do número 74: 69 dias

Tempo de edição da pré-impressão: 172 dias | Tempo médio de edição pré-impressão do número 74: 194 dias

Tempo de processamento do artigo: 217 dias | Tempo médio de processamento do número 74: 239 dias

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