Universitat Oberta de Catalunya

Investigadores de la UOC han analizado los patrones de interacción en Twitter a partir de la interacción de usuarios y etiquetas, y la competencia por la atención.

El estudio publicado en ‘Nature Communications’ adapta modelos utilizados para estudiar los ecosistemas naturales con escasez de recursos.

La posibilidad de que cualquier persona pueda crear contenidos de manera sencilla y gratuita en internet, especialmente por medio de las redes sociales, ha hecho que la sobreabundancia de información sea una de las características fundamentales de los sistemas comunicativos en la actualidad. Esta situación se traduce en una competencia cada vez mayor por la atención, que se ha convertido en un bien escaso.

Los investigadores del grupo Complex Systems (CoSIN3), del Internet Interdisciplinary Institute (IN3) de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), María José Palazzi y Albert Solé —profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación—, liderados por Javier Borge, han participado en el diseño de un modelo matemático inspirado en la ecología que permite desgranar y predecir los patrones de interacción en un sistema complejo como es la red social Twitter.

El modelo, publicado en la revista de acceso abierto Nature Communications, se basa fundamentalmente en dos variables: la relación mutualista, es decir, beneficiosa para ambos, entre usuarios y etiquetas (hashtags), y la competencia por la visibilidad, de forma paralela a lo que ocurre en los ecosistemas naturales en los que los recursos son limitados. Según los autores, este marco ecológico «propone una manera nueva y alternativa de comprender el funcionamiento de Twitter y también podría aplicarse a otras redes sociales y ecosistemas comunicativos con características similares».

Los investigadores han prestado atención a diversos sucesos que se han viralizado en los últimos nueve años. El equipo investigador de la UOC estudió la comunicación en Twitter de las protestas sociales en Hong Kong de 2014. De este suceso, estudiaron más de 800.000 tuits, de casi 240.000 usuarios, que escribieron más de 30.000 etiquetas posibles, fechados entre el 27 de septiembre y el 7 de octubre. Otro suceso analizado fue el terremoto de Nepal de 2015, teniendo presentes casi 2 millones de tuits, de más de 810.000 usuarios, y contemplando más de 35.000 etiquetas potenciales, de entre el 8 y el 14 de mayo de dicho año.

Paralelismo con la colaboración de flores e insectos polinizadores

En el ámbito de la ecología y de las redes complejas se trabaja, desde hace décadas, con modelos matemáticos que intentan describir el comportamiento de sistemas naturales para predecir aspectos como, por ejemplo, la evolución de la abundancia de las especies.

Observando el comportamiento de Twitter, los autores del artículo identificaron paralelismos entre algunos de estos modelos y las características de las interacciones en esta red social. «Nuestra intuición fue que los usuarios de Twitter, entendidos estos de forma abstracta, compiten por un recurso limitado como es la atención, de la misma manera que insectos polinizadores como las abejas compiten por el néctar. También las etiquetas, las palabras o memes compiten por ser los más usados, de manera similar a las plantas, que por medio de sus olores y colores compiten de forma pasiva por la atención de los insectos», describen los autores.

En concreto, el nuevo trabajo adapta a Twitter el tipo de modelos matemáticos que se utilizan desde hace cincuenta años en ecología
para estudiar los ecosistemas mutualistas naturales, que son aquellos basados en el beneficio mutuo entre especies. «Cuando un usuario elige un hashtag, ambos agentes se benefician: el usuario porque cree que esta etiqueta expresa bien sus deseos y que usándola obtendrá más atención, y el hashtag de forma pasiva porque será más difundido, de forma que se reproduce, por tanto, la relación mutualista existente entre polinizadores y plantas. Nuestra hipótesis era que, si Twitter funcionaba de forma similar a estos ecosistemas, deberíamos encontrar cierta correspondencia y ser capaces de predecir los patrones con los que se organiza la red social», subrayan.

Dos patrones de comportamiento: estado de reposo y de atención colectiva

Los resultados muestran que a partir de unos ingredientes mínimos (competición, beneficio mutuo y maximización de la visibilidad), este modelo permite capturar y predecir lo que sucede en la realidad. Según describen los investigadores, Twitter tendría básicamente dos patrones. Por un lado, cuando la atención está fragmentada, el sistema se estructura como «una red modular, es decir, organizada en diferentes grupos según los intereses de los usuarios y en torno a unos determinados hashtags temáticos». Por otro lado, cuando ocurre un hecho excepcional o viral, que puede ser cualquier noticia extraordinaria, desde unas elecciones hasta un terremoto o un programa de televisión, «todos los usuarios vuelcan su atención sobre ese fenómeno y se borran las comunidades temáticas, con lo que pasan a otro estado que llamamos anidado (nested)».

En estos casos, la discusión se articula en torno a un conjunto reducido de usuarios que generan y usan una gran cantidad de etiquetas que son citadas por prácticamente todos los participantes en la red. Una vez que el interés por el evento desaparece, el sistema vuelve a su organización normalmente modular, que sería el estado de reposo.

Uno de los aspectos destacados de este enfoque es que se trata de un modelo sencillo, que con muy pocos parámetros es capaz de capturar los ingredientes fundamentales que impulsan los patrones emergentes observados en Twitter y que, además, es «neutro» respecto a los usuarios. Es decir, «el modelo no necesita suponer nada sobre las motivaciones, los sesgos o los estados de ánimo de las personas, ni sobre el formato de los hashtags.

La única asunción del modelo es que tanto usuarios como hashtags están alineados con un tema de preferencia, y por eso funciona igual independientemente del suceso comunicativo que se analice», subrayan los investigadores.

Un modelo adaptable a otras redes sociales

Los investigadores apuntan que este nuevo enfoque ecológico abre la puerta a modelizar otras redes sociales o sistemas comunicativos, mientras en ellos también «exista una competición por la atención, sea por medio de palabras o incluso también imágenes, como sería el caso de Instagram». En este sentido, el equipo que ha participado en el estudio pretende seguir profundizando en este marco y se plantean futuras líneas de investigación, como la posibilidad de utilizar estos modelos para intervenir en los eventos comunicativos.

«De la misma forma que los ecólogos utilizan sus modelos para tratar de intervenir en los ecosistemas y, por ejemplo, evitar la extinción de cierta especie, nuestra idea sería investigar en el plano teórico en qué condiciones se fortalecen o desvanecen estos eventos comunicativos y, quizás en un futuro, poder también intervenir en ellos. Por ejemplo, para hacer desaparecer ciertas conversaciones o hashtags perniciosos como las que se producen en las burbujas de noticias falsas», concluyen los autores.

La reciente publicación científica sobre esta investigación se corresponde con el último capítulo de la tesis de María José Palazzi, doctorada con el programa de Tecnologías de la Información y de Redes de la UOC. Este trabajo es fruto de una triple colaboración entre su grupo de la UOC, CoSIN3, y la Universidad de Padua y el Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC) —adscrito al Centro Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y a la Universidad de las Illes Balears—, en el marco del proyecto Towards an Ecological Approach of Information Systems (TEAMS), financiado por la Fundación Cassa di Risparmio di Padova e Rovigo.