Investigación sobre medios sociales: Análisis de datos de medios sociales

Introducción

Las plataformas de medios sociales como Twitter, Instagram y TikTok son grandes fuentes de datos útiles para los investigadores en ciencias sociales. Como resultado, la recopilación de datos de medios sociales es una tarea crítica para investigadores, gestores de medios sociales, comercializadores de medios sociales y cualquier otra parte interesada que busque comprender la dinámica de la comunicación en los medios sociales.

¿Qué tipo de investigación es la investigación en medios sociales?

Piensa en cómo un vendedor de medios sociales necesita estar al tanto de las últimas tendencias y de cómo reacciona la gente a la cultura pop para anunciar eficazmente un nuevo producto o servicio. Al recopilar datos de las redes sociales, los investigadores pueden obtener información valiosa sobre el público objetivo.

En este sentido, los datos de las redes sociales son la base del análisis destinado a comprender el comportamiento y la interacción en cualquier plataforma de redes sociales concreta.

La investigación en redes sociales, a menudo considerada un subcampo de la etnografía digital, abarca una amplia gama de métodos y se centra principalmente en comprender el comportamiento humano, las interacciones y las tendencias en diversas plataformas en línea. Este tipo de investigación a menudo se cruza con múltiples disciplinas, que van desde la sociología y la antropología hasta el marketing y las ciencias de la información.

En esencia, la investigación de los medios sociales es predominantemente exploratoria. Los investigadores buscan patrones, sentimientos y motivaciones subyacentes de los usuarios de las redes sociales. Observan las interacciones orgánicas de los usuarios, los debates en las secciones de comentarios, el uso de hashtags y el intercambio de contenidos multimedia, entre otras posibilidades.

De este modo, los investigadores tratan de comprender no sólo el contenido en sí, sino también el contexto sociocultural en el que se produce y consume.

Enfoques del análisis de datos de redes sociales

Existen dos enfoques principales a tener en cuenta:

• Cuantitativo: Implica el análisis de grandes conjuntos de datos, como el número de "me gusta", "compartidos" o "retweets", para discernir patrones y tendencias. Con la ayuda de herramientas de análisis de datos, los investigadores pueden obtener información sobre la participación general de los usuarios, la popularidad de contenidos específicos e incluso las mejores horas para publicar y conseguir la máxima participación.
• Cualitativa: A diferencia de la investigación cuantitativa, la cualitativa se centra en el contenido y el contexto de las publicaciones en las redes sociales. Los investigadores pueden estudiar las narraciones, la elección de emojis o el tono de los comentarios para comprender los sentimientos y emociones más profundos que expresan los usuarios. Este enfoque es más interpretativo y pretende entender el "por qué" y el "cómo" de los comportamientos de los usuarios.

Sea cual sea el enfoque, la investigación en redes sociales es un campo polifacético que utiliza diversas metodologías para explorar la intrincada red de interacciones y comportamientos humanos en las plataformas digitales.

Tanto si se trata de una marca que intenta comprender mejor a su público como de un sociólogo que intenta descifrar la dinámica de la era digital, la investigación en medios sociales proporciona las herramientas y los conocimientos necesarios para navegar por el complejo panorama digital.

¿Qué son los datos cualitativos en los medios sociales?

El aspecto de los datos cualitativos puede variar según las distintas redes sociales. Piense en todas las diferencias potenciales y audiencias que existen en las siguientes redes sociales:

• Twitter
• Facebook
• Instagram
• YouTube
• LinkedIn

Los datos cualitativos en los medios sociales proporcionan una comprensión profunda y matizada de los comportamientos, emociones e interacciones de los usuarios. A diferencia de los datos cuantitativos, que a menudo se refieren a cifras y patrones medibles, los datos cualitativos se centran en el contenido y el contexto del discurso en línea, con el objetivo de captar las sutilezas de la experiencia humana.

Este tipo de datos ofrece una rica visión de los entresijos del uso de las redes sociales, captando la esencia de cómo los usuarios se expresan y se comprometen con los contenidos. Dos aspectos destacados de los datos cualitativos en los medios sociales son el análisis de contenidos y la interpretación de los análisis.

Análisis de contenidos

El análisis de contenidos profundiza en las publicaciones, comentarios, hashtags, imágenes y vídeos. Cuando los investigadores agregan datos de estas fuentes, pueden identificar temas, sentimientos y narrativas que surgen del discurso en las redes sociales. Por ejemplo

• Mensajes y comentarios: El lenguaje utilizado, el tono y la elección de palabras pueden revelar mucho sobre la perspectiva, los sentimientos y las creencias de un usuario.
• Hashtags: Ofrecen información sobre temas de actualidad, campañas de usuarios o sentimientos compartidos por grandes grupos de usuarios.
• Contenido multimedia: Las imágenes, los vídeos y los memes pueden analizarse en busca de símbolos, temas y mensajes subyacentes que quizá no se expresen explícitamente en el texto.

Evaluación de la analítica

Aunque la analítica suele inclinarse por las mediciones cuantitativas, también tiene una dimensión cualitativa. Por ejemplo:

• Métricas de compromiso: Más allá de los números, el tipo y la calidad de la participación (como un comentario reflexivo frente a una simple reacción emoji) puede arrojar luz sobre la profundidad de la conexión de los usuarios con el contenido.
• Compartidos y reposts: Analizar los relatos o comentarios que los usuarios añaden a las páginas de las redes sociales cuando comparten un contenido puede arrojar luz sobre sus interpretaciones o sentimientos acerca de la publicación original.
• Índices de clics: Examinar a dónde van los usuarios después de interactuar con el contenido puede dar pistas sobre sus intereses, comportamientos y procesos de toma de decisiones.

Los datos cualitativos de las redes sociales ofrecen un tesoro de información, independientemente del enfoque que se adopte. Mediante un análisis cuidadoso, proporcionan una ventana a la psique humana, revelando cómo percibimos, reaccionamos e interactuamos con el mundo digital que nos rodea.

¿Por qué analizamos los datos de los medios sociales?

La ubicuidad de los medios sociales ha convertido estas plataformas en minas de oro de datos. Mediante el análisis de los datos de las redes sociales, los investigadores, las empresas y los responsables políticos pueden extraer información valiosa de una amplia gama de temas. He aquí algunas razones de peso subrayadas por ejemplos del mundo real:

Comprender las tendencias y movimientos sociales

Un ejemplo clásico es la Primavera Árabe de 2010-2012. Mediante el análisis de tuits, mensajes de Facebook y otros discursos en línea, los investigadores pudieron seguir la propagación de la disidencia, identificar a los principales influyentes y comprender las quejas subyacentes que impulsaban las protestas.

Un informe sobre redes sociales que proporcione este tipo de análisis ofrece un pulso en tiempo real de los sentimientos de la sociedad, ayudando a las partes interesadas a calibrar la opinión pública y predecir posibles cambios.

Análisis de la marca y del sentimiento de los consumidores

Hoy en día, las empresas dependen en gran medida de los comentarios de las redes sociales para entender a sus consumidores. Por ejemplo, una empresa de bebidas que lanza una nueva bebida puede monitorizar las reacciones en Twitter para calibrar el sentimiento inicial del público.

Los comentarios negativos sobre el sabor pueden provocar ajustes en la receta, mientras que los comentarios positivos sobre el envase pueden llevar a incorporar su diseño a otras líneas de productos.

Vigilancia de la salud pública

Durante la pandemia de COVID-19, las organizaciones sanitarias hicieron un seguimiento de las redes sociales para conocer la opinión del público sobre las vacunaciones, los cierres patronales y las medidas sanitarias.

De este modo, pudieron comprender las ideas erróneas más comunes, los temores y los niveles de cumplimiento, y adaptar sus estrategias de comunicación en consecuencia.

Seguimiento y respuesta a las crisis

Las catástrofes naturales, las crisis políticas o los incidentes públicos suelen generar una oleada de actividad en las redes sociales. El análisis de estos datos puede ayudar a las autoridades locales y a las organizaciones humanitarias a localizar las zonas afectadas, comprender la magnitud de la crisis y desplegar los recursos de manera eficiente.

Por ejemplo, durante el huracán Harvey en 2017, los servicios de emergencia utilizaron los datos de las redes sociales para localizar y rescatar a personas varadas en función de sus publicaciones y etiquetas de ubicación.

ATLAS.ti para la investigación de redes sociales

El software de análisis cualitativo encaja a la perfección con los datos extraídos de plataformas digitales. La organización y la codificación de los datos son partes integrales de todo proyecto de investigación cualitativa, pero en esta sección describiremos dos herramientas especialmente útiles para la investigación en redes sociales.

Análisis de sentimiento

El análisis del sentimiento es una poderosa herramienta para calibrar la opinión pública a gran escala. En el ámbito de las redes sociales, donde millones de personas expresan sus sentimientos a diario, proporciona una forma sistemática de clasificar e interpretar estas emociones. Al determinar si el sentimiento de una publicación es positivo, negativo o neutro, los investigadores pueden seguir los cambios en la opinión pública, ya sea para el lanzamiento de un producto, un acontecimiento político o un problema social.

Esta información en tiempo real tiene un valor incalculable. Permite a las empresas adaptar sus estrategias, a los responsables políticos abordar las preocupaciones del público y a los investigadores comprender el estado de ánimo predominante de una audiencia digital. Esta comprensión matizada es fundamental para elaborar estrategias receptivas y eficaces en diversos sectores.

La herramienta de Análisis de Sentimiento de ATLAS.ti se basa en el aprendizaje automático para examinar los datos textuales y determinar el sentimiento expresado. En lugar de examinar minuciosamente cada comentario o post manualmente, el Análisis de Sentimiento puede procesar grandes conjuntos de datos de forma rápida y eficiente para aplicar códigos de sentimiento a los segmentos de datos para su posterior análisis.

Frecuencias de palabras

El análisis de contenido de los medios sociales enfatiza la ocurrencia de palabras y frases que aparecen comúnmente en los datos. Las nubes de palabras y las listas de palabras ofrecen una representación visual de la frecuencia de las palabras utilizadas en un conjunto de datos determinado, destacando eficazmente los temas o términos más discutidos en el contenido de los medios sociales.

Para los investigadores, estas herramientas simplifican grandes cantidades de datos textuales, haciendo que los patrones y las tendencias sean inmediatamente reconocibles. En el contexto de las redes sociales, donde una gran cantidad de texto puede resultar abrumadora, las nubes y listas de palabras destilan los temas clave y permiten comprenderlos más rápidamente. Al destacar palabras o frases recurrentes, los investigadores pueden identificar rápidamente los temas de conversación predominantes, asegurándose de no pasar por alto áreas cruciales de discusión en sus análisis.

La herramienta de Frecuencias de Palabras de ATLAS.ti es útil para crear estas visualizaciones. Esta herramienta no sólo mira qué palabras se utilizan, sino que agrega palabras por sus formas básicas (por ejemplo, "disfrutar" y "disfruta" se tratan como una unidad) y le permite filtrar palabras por parte de la oración. También puede limitar el análisis en Frecuencias de palabras a determinados documentos, citas o incluso códigos para procesar los datos más relevantes para su investigación.

Poniéndolo todo junto

Utilizar las herramientas de ATLAS.ti en conjunto es genial para generar análisis reveladores para su informe de redes sociales. Después de aplicar el Análisis de Sentimiento a un conjunto de comentarios de YouTube en la captura de pantalla anterior, utilizamos las Frecuencias de Palabras para ver sólo los comentarios positivos. Después de especificar qué partes de la oración incluir en el análisis, el resultado es una nube de palabras que muestra las palabras más frecuentes entre los comentarios positivos, lo que probablemente diferirá de una visualización similar de un análisis de comentarios negativos o incluso neutros. Con ATLAS.ti, la creación de estas diferentes visualizaciones es rápida y fácil, por lo que puede centrarse en el análisis de similitudes y diferencias entre los diferentes subconjuntos de datos.