METODOS DE INVESTIGACION DIGITAL : Analisis de Redes Sociales

 El análisis de redes sociales (ARS) es una metodología fundamental en la investigación digital, especialmente al estudiar interacciones y estructuras en plataformas como Facebook, X (anteriormente Twitter), Instagram o TikTok. A continuación, se presentan los métodos más relevantes para abordar este tipo de análisis:

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🔍 Métodos principales en el análisis de redes sociales

1. Análisis de Redes Sociales (ARS)

El ARS examina las relaciones entre actores (nodos) y sus conexiones (enlaces), utilizando herramientas de teoría de grafos. Permite identificar estructuras como comunidades, hubs de información y flujos de influencia. Es útil para estudiar desde la difusión de información hasta la propagación de discursos de odio .

2. Métodos Mixtos para ARS

Esta aproximación combina técnicas cualitativas (como entrevistas o análisis de contenido) con cuantitativas (como análisis de redes y big data). Es especialmente útil para estudiar fenómenos complejos como la polarización política o la propagación de desinformación, ya que permite integrar diferentes perspectivas y enriquecer los hallazgos .

3. Netnografía

Adaptación digital de la etnografía, la netnografía se enfoca en observar comunidades en línea, analizando interacciones textuales, gráficas o audiovisuales. A diferencia de la etnografía digital, que combina datos en línea y fuera de línea, la netnografía se centra exclusivamente en el entorno digital. Es particularmente útil para explorar culturas digitales, comunidades de fandom o movimientos sociales emergentes.

4. Etnografía Virtual

Similar a la netnografía, pero con un enfoque más amplio, la etnografía virtual adapta métodos etnográficos tradicionales al estudio de comunidades en línea. Se enfoca en la inmersión en el entorno digital para comprender las dinámicas sociales y culturales de las comunidades en línea .

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🧭 Enfoques complementarios

• Triangulación: Consiste en combinar diferentes métodos o fuentes de datos para aumentar la validez de los resultados. Por ejemplo, se puede combinar el análisis cuantitativo de redes con entrevistas cualitativas para obtener una comprensión más completa del fenómeno estudiado .

• Centralización en redes: El análisis de la centralización permite identificar actores clave dentro de una red. Por ejemplo, en el contexto de campañas de desinformación, identificar nodos centrales puede ayudar a comprender cómo se difunden ciertos mensajes .

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🧠 Aplicaciones prácticas

• Estudio de discursos de odio: Investigaciones han demostrado que el lenguaje inflamatorio en redes sociales puede predecir crímenes de odio. Por ejemplo, un estudio de la Universidad de Salamanca reveló que los mensajes en X y Facebook pueden anticipar denuncias por racismo o xenofobia .

• Propaganda digital: Investigaciones han mostrado cómo actores estatales han manipulado plataformas de IA como ChatGPT para difundir propaganda. Esto subraya la importancia de analizar las redes sociales no solo como espacios de interacción, sino también como vectores de influencia política.

• Violencia filio-parental: El uso problemático de las TIC, especialmente entre adolescentes, ha sido asociado con casos de violencia hacia los padres. Estudios sugieren que la exposición a contenido violento en redes sociales puede ser un factor de riesgo en estos casos .

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🛠️ Herramientas y recursos

• Gephi: Software de código abierto para visualización y análisis de redes.

• NodeXL: Complemento de Excel para análisis de redes sociales.

• Pajek: Herramienta para análisis de grandes redes.

• UCINET: Software para análisis de redes sociales.

• R y Python: Lenguajes de programación con bibliotecas como igraph y networkx para análisis de redes.