Análisis de perfiles de contenido de una conferencia usando ARS

Perfiles de contenido de discusiones de una conferencia usando el análisis de red de texto

Nodus Lab

Cualquier conferencia consiste en conversaciones múltiples. A veces es difícil hacer un seguimiento de todos los temas tratados, ya que la mayoría de las conferencias solo ofrecen descripciones breves de cada sesión por separado. Además, la mayoría de las charlas se clasifican en hilos temáticos, pero rara vez se intenta mostrar cómo las diferentes conversaciones se relacionan entre sí, cuáles son los temas más destacados que las unifican a todas, cuáles son las diferencias entre ellas.

El análisis de red de texto puede ser muy útil para resolver estos problemas.
Ofrece una forma de mostrar las palabras clave más importantes de cada sesión al enfatizar los conceptos centrales y sus relaciones (por lo tanto, no solo las palabras clave más importantes, sino también cómo se relacionan entre sí, es decir, el contexto).
Además, también se puede usar para mostrar las relaciones entre las diferentes sesiones y charlas, demostrando cómo se relacionan entre sí.

Hicimos un estudio de caso en la Durational Conference que tuvo lugar en Berlín en junio de 2015.

1. Identificación de los temas principales de las charlas de la conferencia

Durante la conferencia, solicitamos a los participantes que escriban las palabras clave relevantes para cada charla mediante un libro electrónico colaborativo de pizarra portátil. Luego hicimos una captura de pantalla de cada resumen de conversación y lo pusimos en el software de visualización de red de texto de InfraNodus para tener una idea general de cómo se conectaban las conversaciones y cuáles eran los principales grupos temáticos percibidos por el público.

Se podría hacer un proceso similar usando canales de Twitter establecidos con un hashtag para cada conferencia o charla; esos Tweets también podrían importarse a InfraNodus para visualizar una imagen más amplia.

A los efectos del análisis de red de texto, las palabras (etiquetas, palabras clave) enviadas se representan como nodos y sus co-ocurrencias se representan como las conexiones entre ellos. Las palabras que tienden a coincidir más a menudo juntas se organizan en grupos, las palabras clave que aparecen con más frecuencia se muestran más grandes en el gráfico. Cuanto más céntricos estén los nodos, más integrados estarán en relación con el resto de la red (ver más sobre técnicas de interpretación de grafos).
Como resultado, la visualización de la red de texto de todas las conferencias habla de esta manera:



Como se puede ver en la visualización anterior, según los participantes, los principales temas tratados durante la conferencia tenían que ver con

- público
- Mecanismos de exclusión / inclusión del poder
- régimen

Estos fueron los temas que fueron los más centrales de la conferencia, lo que significa que varias sesiones trataron con ellos)

Dinero
- máscara y fama
- saturación, espacio, reflexión
- representación y memoria
- política
- exceso

Los anteriores son los temas que fueron más específicos para sesiones particulares.

También es interesante observar que la estructura del gráfico está bastante interconectada, lo que significa que la mayoría de las conversaciones se relacionaron a través de los temas principales. Sin embargo, esta estructura de gráficos también tiene grupos temáticos distintos, lo que significa que algunas charlas abordaron diferentes cuestiones que el resto, lo que hizo que la diversidad fuera más interdisciplinaria.

2. Encontrando qué conferencias habladas están relacionadas

El análisis de red de texto no solo ayuda a descubrir los temas principales de las charlas de la conferencia. También puede demostrar qué conversaciones están estrechamente relacionadas entre sí.

La naturaleza del algoritmo de diseño de gráficos alinea los nodos que están estrechamente relacionados o que están conectados a través de otros nodos cercanos entre sí. Por lo tanto, si agregamos las sesiones reales de la conferencia en el gráfico anterior, podemos ver cuáles de las sesiones estuvieron más relacionadas y, también, con qué temas se trataron esas sesiones:



Como se puede ver arriba, las dos sesiones sobre "culpabilidad" y "financiación pública" estuvieron estrechamente relacionadas (principalmente porque suscitaron pensamientos similares en la audiencia, probablemente porque sucedieron uno tras otro).

Además, las sesiones sobre "acertijos" y "régimen de arte" se conectaron a través de su interés común en los procesos de inclusión / exclusión en relación con el poder (a pesar de que trataban temas muy diferentes).

La sesión sobre "acertijos" también se conectó a la sesión sobre "oficina sin pantalla" a través de las nociones de memoria y representación.

Las sesiones sobre "cinismo" y "blancura" están en la periferia del gráfico, lo que significa que propusieron algunos temas que eran exclusivos del discurso general de esa conferencia. Un hecho interesante es que esas dos conversaciones también están conectadas a través de la noción de "exceso", lo que sugiere un punto potencialmente interesante de discusión adicional entre esos dos oradores.

La sesión sobre el "colonialismo" fue bastante central en todo el discurso, principalmente porque tocaba diferentes temas presentes en otras charlas.

La sesión sobre "conflicto" pertenece a su propio clúster y no está muy bien integrada en el resto del discurso de la conferencia.

Puede navegar a través del gráfico interactivo de la conferencia usando el widget a continuación. Al hacer clic en los nodos, se mostrarán las partes de las charlas de la conferencia que mencionan esos conceptos. Al hacer clic en los nodos de "contexto" se mostrará la visualización del gráfico de la conversación real:

3. Colaboraciones sugeridas

La visualización de la red de texto también puede mostrar qué hablantes podrían beneficiarse de la colaboración.

La estrategia más obvia sería conectar las sesiones en función de su proximidad y similitud tópica. Las sesiones sobre "culpabilidad" y "financiación pública" parecen estar muy relacionadas anteriormente. Tanto los conferenciantes como los participantes podrían encontrar interesante explorar esos dos temas juntos.

Una estrategia menos obvia sería identificar las conversaciones que tienen la centralidad de intermediación más alta: conectando los diferentes conglomerados. Por ejemplo, la charla sobre "acertijos" estuvo relacionada con las conversaciones sobre "régimen de arte" y sobre "oficina sin pantalla", pero esas dos no están relacionadas directamente. Así que potencialmente la persona que pronunció la charla sobre "acertijos" podría ser un enlace interesante para conectar el "régimen de arte" y la "oficina sin pantalla" (¿estrategia de resistencia?).

Finalmente, una estrategia menos común pero muy ingeniosa es identificar las brechas estructurales en el gráfico: las áreas entre los conglomerados que están escasamente conectados o que no están conectados en absoluto. Estos indican un alto potencial para nuevas ideas y descubrimientos (lea más en nuestro artículo sobre el uso de las brechas estructurales para generar ideas).
En el gráfico anterior, es claramente el área entre "blancura" y "cinismo". Esas dos sesiones solo están conectadas a través de la noción de exceso, pero potencialmente podrían conectarse a través de muchas más nociones, tales como profesionalismo, cinismo, contexto artístico, galerías, etc.
Otra, la sesión sobre "conflicto" no está muy bien integrada con el resto de las sesiones de la conferencia, lo que significa que hay un encuentro potencialmente interesante con cada una de ellas.