Minería de Datos en Redes Sociales: Cómo Funciona y Quién la Usa

Hoy en día hay más de tres mil millones de usuarios de redes sociales, con 11 personas creando una cuenta cada segundo. ¿Qué significa esto?

Bueno, para cuando termines esta oración, cientos de miles de comentarios, tweets, fotos y videos habrán sido publicados en las redes sociales.

Sería un eufemismo decir que las redes sociales son uno de los principales contribuyentes al big data, pero ¿qué puedes hacer con toda esta información? ¿Cómo pueden las empresas, los investigadores e incluso las agencias gubernamentales comenzar a entender las redes sociales?

Una de las mejores maneras de encontrar información oculta en las redes sociales es a través de la minería de datos de redes sociales.

¿Qué es la minería de datos de redes sociales?

Sabemos por nuestra guía sobre minería de datos que esto comúnmente se refiere al “descubrimiento de conocimiento dentro de bases de datos”. Esto puede ser el caso para la minería de datos regular, pero la minería de datos de redes sociales se realiza a una escala mucho mayor.

¿Para qué se utiliza la minería de datos de redes sociales?

La minería de datos de redes sociales se utiliza para descubrir patrones y tendencias ocultas en plataformas de redes sociales como Twitter, LinkedIn, Facebook y otras. Esto se hace típicamente a través de aprendizaje automático, matemáticas y técnicas estadísticas.

Mientras que la minería de datos ocurre dentro de las bases de datos y sistemas internos de una empresa, la minería de datos de redes sociales está mucho menos limitada en cuanto a qué y dónde explora.

Después de que los datos sociales son minados, los resultados se pasan a un software de análisis de redes sociales para explicar y visualizar los insights.

¿Cómo funciona la minería de datos de redes sociales?

Primero, los datos sociales deben ser recopilados y procesados. Estos son datos que están públicamente disponibles, lo que puede incluir edad, sexo, raza, ubicación geográfica, profesión, escuelas a las que has asistido, idiomas que hablas, amigos y conexiones, redes a las que perteneces, y más.

Luego está el contenido no estructurado de lo que publicas en las redes sociales, como tweets, comentarios y actualizaciones de estado, que es principalmente lo que las empresas, firmas y agencias buscan minar. Así que, si tus perfiles son completamente públicos, entiende que esto generalmente es un juego justo para la minería de datos de redes sociales.

Luego se aplican una variedad de técnicas de minería de datos. Algunas técnicas pueden utilizar aprendizaje automático, otras no. Todo depende de cuán profundo estén buscando explorar los “mineros”.

Finalmente, toda esta información necesita ser visualizada de una manera que pueda ser interpretada. Aunque hay una variedad de herramientas de visualización de datos para usar, el análisis de redes sociales a menudo proporciona sus propias opciones de visualización.

Así es como funciona la minería de datos de redes sociales en resumen, entonces, ¿cuáles son algunos de sus casos de uso?

¿Cuáles son algunos usos de la minería de datos de redes sociales?

¿Por qué una empresa, firma de investigación o agencia gubernamental buscaría minar datos sociales? Bueno, hay varias razones. Aquí hay algunas de las más prominentes:

Análisis de tendencias

El análisis de tendencias puede ser una métrica muy importante para las empresas que utilizan escucha social. Por ejemplo, las empresas pueden analizar qué temas, menciones y palabras clave en las redes sociales están actualmente en tendencia y aplicar técnicas de minería para entender por qué.

Este insight puede ser extremadamente revelador; permíteme proporcionarte uno de los ejemplos más prominentes de lo que quiero decir.

Un análisis reciente de SimplyMeasured concluyó que minar el sentimiento en plataformas de redes sociales como Twitter y Facebook antes de las elecciones presidenciales de EE.UU. de 2016 fue en realidad más preciso para predecir los resultados de las elecciones. Muchas encuestas tradicionales ese año pronosticaron que Hillary Clinton sería la ganadora.

Como puedes ver, el entonces candidato Donald Trump tenía un sentimiento más positivo en las redes sociales que su oponente. El sentimiento negativo estaba casi empatado.

El análisis de tendencias nos permite ver una imagen diferente y entender verdades ocultas.

Detección de eventos (mapeo de calor social)

La detección de eventos, a veces referida como mapeo de calor social, puede ser una métrica importante para los investigadores y agencias que utilizan monitoreo de redes sociales. El ejemplo a continuación muestra por qué.

A principios de 2016, científicos de ORNL minaron datos sociales de Twitter para examinar cortes de energía en los EE.UU. Al observar datos textuales e imágenes, junto con información sobre de dónde provenían estos datos (geoespacial), pudieron ver en tiempo real dónde estaban ocurriendo los principales cortes.

Solo piensa en las muchas posibilidades y casos de uso de un modelo como este. Uno que puedo pensar es durante desastres naturales.

Detección de spam social

Incluso las plataformas de redes sociales que usamos a diario se benefician del uso de la minería de datos. Un ejemplo de esto es la detección de spam social.

Puedes verlo en plataformas donde los spammers y bots son muy prominentes; te estoy mirando a ti, Twitter e Instagram.

Los bots siempre están encontrando lagunas en estas plataformas para enviar spam a los usuarios con contenido molesto, repetitivo e inútil. Debido a lo poderoso que se ha vuelto la automatización, detectar estos bots y eliminarlos puede llevar tiempo. Con la minería de datos de redes sociales, las plataformas están mejorando constantemente en la detección de spam.

Entonces, ¿qué podría desencadenar la detección de spam? Esto podría ser cosas como una cantidad excesiva de seguidores en un período de tiempo extremadamente corto. El exceso de tweets/comentarios, etiquetado y actualizaciones de publicaciones también podrían ser desencadenantes.

Para ser más proactivos sobre el spam social, Twitter recientemente lanzó una actualización para limitar el número de cuentas que un usuario puede seguir en un día de 1,000 a 400.

Descubriendo lo desconocido

Ya sea minería de datos de redes sociales o minería de datos en general, el propósito completo es sumergirse y descubrir lo que no es visible a nivel superficial.

Con los avances en tecnologías como el aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales, la minería de datos de redes sociales solo continuará volviéndose más creativa y profunda. Mientras tanto, asegúrate de visualizar tus resultados de una manera que audiencias más grandes puedan entender.

El análisis de redes sociales a menudo proporciona sus propias visualizaciones, pero para usuarios más avanzados, puede valer la pena ver qué opciones de visualización de datos están disponibles.