Reconocimiento y cuantificación de polarización ideológica en redes sociales (2023)
Las redes sociales han marcado una nueva era para la comunicación en el mundo moderno y ya no sólo abren un camino para compartir información, sino también para dar a conocer la opinión de cada uno en discursos civiles que pueden llegar a millones y millones de personas. Este comportamiento genera el nacimiento de una infinidad de estudios de sociología y psicología sobre el comportamiento de las personas y los fenómenos que pueden aparecer sobre ellos, teniendo impactos masivos que son evidentes, por ejemplo, en el uso de la publicidad o las campañas políticas. De ahí nace además la necesidad de medirlos, analizarlos y predecirlos, con el fin de entender su comportamiento en un sistema masivo de información. Dicho crecimiento de la comunicación y la dispersión que tienen las opiniones dentro de las redes sociales, han generado un interés especial en comprender los fenómenos sociales y psicológicos que se originan a partir de este medio. Además, de la difícil tarea de conocer la opinión pública, aún con estos fenómenos actuando sobre las propias creencias de cada persona. Uno de los más importantes a la hora de conocer la opinión pública y su comportamiento es la polarización, pues describe como una población de personas que intercambian sus ideas, en el momento en el que estas tengan opiniones diferentes o contrarias, tendrán diferentes consecuencias en sus ideales, algunos de ellos contraintuitivos. A lo largo de este trabajo se describen los objetivos y acercamientos de las ciencias de la computación en el análisis de la opinión en redes sociales, se exponen diferentes modelos matemáticos y computacionales que se han implementado para medir y simular la polarización ideológica en redes sociales y posteriormente se expone una metodología para realizar pruebas con datos reales, obtenidos a partir de las interacciones en redes sociales, en los modelos de polarización. Además, se presenta un algoritmo que cuantifica la opinión de mensajes publicados en redes sociales empleando un modelo pre-entrenado de inteligencia artificial, de modo que las opiniones sean representadas en los parámetros de los modelos de polarización. También se implementan diferentes grafos de influencia que definen algunas formas como se pueden representar los intercambios de opinión en redes sociales. Por último, se evalúan las opiniones de un conjunto de datos de Reddit y se generan las simulaciones de polarización empleando el modelo presentado por el grupo Avispa, a partir de las cuales se presentan límites y retroalimentaciones del modelo actual y se proponen nuevos enfoques que pueden favorecer a la simulación de la opinión y la polarización en redes sociales desde las ciencias de la computación.