Francia enfrenta una revolución dirigida mediante Facebook

Francia enfrenta una revolución típica de Facebook

Las revueltas callejeras en París tienen menos que ver con una pequeña subida de impuestos al combustible que con el poder de las redes sociales para radicalizar a sus usuarios.
Por Leonid Bershidsky | Bloomberg




Manifestantes cerca del Arco de Triunfo.

El papel liberador que desempeñaron las redes sociales durante la Primavera Árabe y las protestas rusas de 2011 y 2012 fue ampliamente elogiado. Poco de ese entusiasmo se muestra hoy en día en medio de las violentas protestas de "chalecos amarillos" en Francia, aunque Facebook todavía está haciendo lo que mejor hace: dejar que la gente canalice su furia.

En un artículo de 2011 sobre "la revolución de Facebook", Chris Taylor, del sitio web de noticias de tecnología Mashable, escribió que Facebook era "democracia en acción". Philip Howard, de la Universidad de Washington, quien investigó el papel de la red social en la Primavera Árabe, dijo que el mismo año en que las redes sociales "transmitieron una cascada de mensajes sobre libertad y democracia en el norte de África y Medio Oriente y ayudaron a generar expectativas para el éxito de la revuelta política".

A finales de 2011, participé en las protestas rusas tras una elección parlamentaria amañada. Facebook jugó un papel central en su organización. El patrón emergente: redes de protesta sin líderes que se desarrollan en plataformas propiedad de los Estados Unidos; narraciones de memes que alimentan la indignación popular; Las demandas nebulosas, que se radicalizan rápidamente, alimentadas por una gran cantidad de ira subyacente, llevaron al presidente ruso Vladimir Putin a sospechar que los Estados Unidos organizan acciones en diferentes partes del mundo según el mismo libro de jugadas. Era tan ingenuo como los observadores que pensaban que el papel de Facebook en estos levantamientos populares tenía algo que ver con la libertad o la democracia.

Poco después de que los países que sufrieron las revoluciones de la Primavera Árabe comenzaron a revertirse al autoritarismo o se lanzaron al caos, surgieron preocupaciones sobre la capacidad de las redes sociales para configurar las transiciones democráticas. Pero Facebook y otras plataformas nunca fueron buenas en eso: lo que hicieron fue ayudar a que la gente se emocionara más y más por las cosas que los molestaban. Al amplificar los mensajes e inflar las burbujas de opinión, provocaron un frenesí en el que solo había habido quejas.

Sucede de nuevo en Francia, un país imposible de describir como una autocracia y uno en el que los Estados Unidos no tienen motivos para fomentar una revolución.

Todo comenzó con la decisión del gobierno de aumentar los impuestos en 7.6 centavos por litro en diesel y 3.9 centavos por litro en gasolina. Esto no es una gran indignación. Para alguien que llena un tanque de 50 litros con diesel todas las semanas, la caminata significa 15.2 euros ($ 17.3) al mes en costos adicionales, menos de dos comidas de McDonald's. Pero las protestas, iniciadas a mediados de octubre por un discurso viral en Facebook del acordeonista Jacline Mouraud sobre la política gubernamental contra el automóvil, se han intensificado hasta que produjeron los peores disturbios urbanos del país en más de una década. Durante el fin de semana, 133 personas resultaron heridas, entre ellas 23 policías.

Como en protestas anteriores, estos disturbios son en gran parte sin líder; no necesitan la infraestructura política o mediática de Francia para desarrollarse. Sin embargo, han arrojado a algunos líderes de opinión poco probables, a quienes los manifestantes siguen y cuyas opiniones se amplifican infinitamente a través de los grupos de Facebook del "chaleco amarillo". Uno de ellos es Maxime Nicolle, también conocido como Fly Rider, un nativo de Bretaña de 31 años que ha realizado regularmente transmisiones web de Facebook Live a partir de las protestas cada vez más violentas. Se ha convertido en uno de los ocho voceros del movimiento amorfo facultados para negociar con el gobierno.

"Los pensadores autodenominados se convirtieron en figuras nacionales, gracias a las páginas populares y al revuelo de Facebook Live", escribió Frederic Filloux, ahora investigador en Stanford y anteriormente profesor de periodismo en Sciences Po en París, en Medium. El "evangelio de Nicolle es una mezcolanza de demandas incoherentes, pero ahora es una voz nacional".

El presidente francés, Emmanuel Macron, describió el manifiesto de los "chalecos amarillos" como "un poco de todo y pase lo que pase". Y, de hecho, las demandas originales: la derogación del impuesto a la gasolina de los automóviles, un impuesto de valor agregado mínimo sobre los alimentos. las multas más bajas por infracciones de tránsito, los recortes salariales para los funcionarios electos y el gasto gubernamental más eficiente, ahora se han visto confundidos por los pedidos adicionales de mejores servicios públicos, la disolución del Parlamento y la renuncia de Macron. Ahora se trata de la ira que fluye libremente en todas las direcciones. Como dice Filloux: "Como amplificador absoluto y radicalizador de la ira popular, Facebook ha demostrado su toxicidad para el proceso democrático".

No hay nada democrático en el surgimiento de los administradores de grupos de Facebook como portavoces de lo que pasa por un movimiento popular. A diferencia de Macron y los legisladores franceses, no son elegidos. En una columna de Liberación, el periodista Vincent Glad sugirió que los cambios recientes en el algoritmo de Facebook, que han dado prioridad al contenido creado por grupos sobre el de las páginas, incluidos los de los medios de comunicación tradicionales, han proporcionado el mecanismo para promover a estas personas. El director ejecutivo de Facebook, Mark Zuckerberg, pensó que estaba despolitizando su plataforma y se estaba enfocando en conectar a las personas. Eso no es lo que pasó.

"Los administradores de grupos de Facebook, cuyas prerrogativas se incrementan constantemente por Zuckerberg, son los nuevos intermediarios, que prosperan en las ruinas de los sindicatos, asociaciones o partidos políticos", escribió Glad.

Ya sea difícil descifrar si la ira desatada por el pequeño aumento de impuestos en Francia es real o al menos parcialmente inducida por las cámaras de eco de Facebook sin métodos científicos exactos. Sin embargo, es hora de desechar cualquier ilusión restante de que las redes sociales pueden desempeñar un papel positivo en la promoción de la democracia y la libertad.

Una sociedad libre no puede prohibir Facebook, ni siquiera puede regular por completo su función para mejorar el odio; pero debe ser consciente del riesgo que Facebook y plataformas similares representan para las instituciones democráticas. Irónicamente, la amenaza para los regímenes autoritarios es menor: han aprendido a manipular la opinión en las plataformas con propaganda, piratería, intimidación y tácticas de miedo de la vida real contra los activistas.

Un país como Francia no puede recurrir a tales técnicas. Eso significa más trabajo para la policía y decisiones más difíciles para los políticos que no están dispuestos a someterse al gobierno de la mafia, hasta que los populistas, alentados por las redes sociales, comienzan a ganar las elecciones. Para evitar ese resultado, las personas deberán darse cuenta de lo que realmente hacen las plataformas y comenzar a abandonarlas en tropel.

Caída de fertilidad afecta la creación de confianza vía redes de parentesco

Fertilidad, parentesco y la evolución de las ideologías de masas

Tamas David-Barrett y Robin I.M.Dunbar


Journal of Theoretical Biology
Volume 417, 21 March 2017, Pages 20-27
https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2017.01.015


Resultados principales

• Las redes de parentesco facilitan la acción colectiva a gran escala.
• La caída de la fertilidad produce menos parentesco y una agrupación de parentesco local más fuerte.
• El modelo de linajes de parentesco simula las redes de parentesco y la eficiencia de la coordinación.
• La caída de la fertilidad crea una crisis ya que muy pocos parientes pueden unirse al proyecto comunitario.
• La transición de la fertilidad desencadena el surgimiento de sistemas culturales que reemplazan a los parientes.

Resumen

Las sociedades humanas tradicionales se organizan en torno al parentesco y utilizan redes de parentesco para generar proyectos comunitarios a gran escala. Esto es posible gracias a una combinación de reconocimiento de parentesco lingüístico, un rasgo exclusivamente humano, que está mediado por la fiabilidad de los parientes como colaboradores. Cuando la fecundidad efectiva disminuye, esto resulta en dos efectos simultáneos en las redes sociales: hay menos parientes en los que se puede confiar, y el efecto limitante de la agrupación de parentesco local se vuelve más fuerte. Para capturar este fenómeno, utilizamos un modelo de linajes de parentesco para construir poblaciones con un rango de niveles de fertilidad combinados con un modelo de sincronía conductual para medir la eficiencia de la acción colectiva generada en redes de parentesco dentro de las poblaciones. Nuestros hallazgos sugieren que, siempre que la cooperación efectiva dependa del parentesco, la caída de la fertilidad crea una crisis cuando resulta en muy pocos parientes para unirse al proyecto comunitario. Concluimos que, cuando las sociedades cambien a pequeñas redes de parentesco efectivas, debido a la caída de la fertilidad, el aumento de la distancia relativa a los parientes debido a la urbanización o la alta mortalidad debida a guerras o epidemias, solo podrán permanecer cohesivas socialmente si reemplazan las redes de parentesco desaparecidos con alternativas cuasi-familiares basadas en la membresía de gremios o clubes.

La caída de la fertilidad crea brecha en la confianza: el cambio de la estructura de la red social en la transición demográfica.

Resumen ampliado

En los últimos 70 años, la fertilidad global ha disminuido. Con esta caída en la fertilidad, el número de familiares en la misma generación también ha disminuido. El Prof. Tamás Dávid-Barrett dio una conferencia sobre la brecha de confianza creada por las tasas más bajas de fertilidad y los cambios en la estructura de las redes sociales.

Las sociedades humanas tradicionales se basaron en dos soluciones biológicas para reducir la conducción libre y promover la acción colectiva: mecanismos de selección de parentesco y redes de parentesco sociales muy agrupadas. Como humanos, utilizamos las dos soluciones: interactuamos con otros mientras preferimos interactuar con aquellos con los que estamos relacionados.

Cuando disminuye la fertilidad, también disminuye el número de parientes en la misma generación, lo que significa que tenemos más amigos que hermanos. El cambio en los datos demográficos también tiene cambios en la estructura de las redes sociales: las reducciones de clusters locales, la distancia gráfica promedio disminuye, aumentando el conjunto del contacto social indirecto a dos pasos de distancia.


Ejemplos de grafos de parentesco, con reconocimiento de parentesco hasta primo hermano (θ = 2). Panel (a): caso de alta fertilidad (κ = 7), panel (b): caso de baja fertilidad (κ = 2.5). Fuente: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519317300152#f0015

Los cambios en la estructura de las redes sociales también disminuyen la velocidad a la que se extiende la reputación en la red, debido a la disminución de la fertilidad y al aumento del tamaño del grupo social. Por lo tanto, la transición demográfica debilita las dos soluciones biológicas de la reducción del free-rider: hay menos familiares para coordinar la acción social a lo largo de las líneas de parentesco, y la reputación se extiende lentamente.



La proporción de descendientes dentro de toda la población (a) una generación hacia abajo y (b) cinco generaciones hacia abajo, como una función del rango percentil de riqueza en la generación base. Línea azul: κ = 2.5, línea roja: κ = 7.0. Promedio de 20,000 repeticiones de simulación; tamaño del grupo: 200 en la generación base. Tenga en cuenta que el extremo superior de la curva azul es de pendiente descendente: esto se debe a que los miembros del grupo con la clasificación más alta comparten un número mayor de ancestros comunes que los miembros del grupo de rango medio.

Los hallazgos de Dávid-Barrett sugieren que han surgido diferentes mecanismos para llenar la brecha de confianza cuando las sociedades hacen la transición a redes de parentesco pequeñas y efectivas. Para seguir siendo socialmente cohesivos, las sociedades reemplazan las redes de parentesco que desaparecen con un sistema alternativo que facilita la acción colectiva, y en algunos casos, la brecha se llena con la ley o la membresía de gremios o clubes.


Network Data Science

Analizando las redes del Boston colonial con Mathematica

Analizar las redes sociales de los revolucionarios de Boston con el lenguaje de Wolfram

Swede White, Especialista en Medios y Comunicaciones
Wolfram Blog




A medida que se acerca el 4 de julio, muchos en América celebrarán 241 años desde que los fundadores de los Estados Unidos de América firmaron la Declaración de Independencia, su propia y revolucionaria empresa revolucionaria. Antes de la independencia, los colonos celebraban el nacimiento del rey. Sin embargo, después de la Guerra Revolucionaria estalló en abril de 1775, algunos colonos comenzaron a celebrar funerales simulados del Rey Jorge III. Además, las hogueras, los cañonazos festivos y el fuego de mosquetes y los desfiles eran comunes, junto con las lecturas públicas de la Declaración de Independencia. También había ron.
Hoy, a menudo celebramos con barbacoa, fuegos artificiales y una serie de otras festividades. Como aspirante a nerd de datos y sociólogo, pensé que usaría Wolfram Language para explorar la Declaración de Independencia usando un procesamiento básico del lenguaje natural.
Usando metadatos, también exploraré una red política de colonos con especial atención prestada a Paul Revere, utilizando las funciones integradas de Wolfram Language y la ciencia de redes para descubrir algunas verdades ocultas sobre el Boston colonial y sus actores clave antes de la firma de la Declaración de la independencia.

La Declaración de Independencia y el repositorio de datos de Wolfram

Wolfram Data Repository se anunció recientemente y contiene una creciente colección de recursos interesantes para resultados fácilmente computables.




Da la casualidad que el repositorio de datos de Wolfram incluye el texto completo de la Declaración de Independencia. Exploremos el documento con WordCloud, tomándolo primero del Repositorio de Datos.



Interesante, pero esto no es muy patriótico por tema, así que use ColorFunction y luego use DeleteStopwords para eliminar a los firmantes del documento.



Como podemos ver, Wolfram Language ha eliminado los nombres de los firmantes y ampliado las palabras en función de su frecuencia en la Declaración de Independencia. Lo que destaca es que las palabras "leyes" y "personas" aparecen con mayor frecuencia. Esto no es terriblemente sorprendente, pero echemos un vistazo al uso histórico de esas palabras usando la funcionalidad incorporada de WordFrequencyData y DateListPlot para la visualización. Siguiendo con un tema patriótico, usemos también PlotStyle para hacer que la trama sea roja y azul.




Lo que es increíblemente interesante es que podemos ver un pico de uso alrededor de 1776 en ambas palabras. La divergencia entre el uso de las dos palabras a lo largo del tiempo también me parece interesante.

Una red social de Boston colonial

Según los textos históricos, el Boston colonial era un lugar fascinante a fines del siglo XVIII. La monografía de David Hackett Fischer, El viaje de Paul Revere, presenta una imagen completa de las facciones políticas que estaban impulsando el movimiento revolucionario. De particular interés son las logias masónicas y grupos de caucus que fueron políticamente activos y centrales para la Guerra Revolucionaria.
Aquellos de nosotros que crecimos en los Estados Unidos probablemente recordaremos a Paul Revere de nuestras primeras clases de historia en Estados Unidos. Él famoso cabalgó un caballo a través de lo que ahora es la gran área de Boston advirtiendo a la milicia colonial de las tropas británicas entrantes, conocido como su "paseo de medianoche", notablemente capturado en un poema de Henry Wadsworth Longfellow en 1860.
Hasta la exploración de Fischer de las asociaciones políticas y membresías de las bancadas de Paul Revere, los historiadores argumentaron que el movimiento rebelde colonial estaba controlado por élites políticas de alto rango lideradas por Samuel Adams, y muchos concluyeron que Revere era simplemente un mensajero. Eso era, pero a través de ese mensaje y otras actividades, fue clave para unir grupos políticos que de otro modo podrían no haberse comunicado, como mostraré a través del análisis de redes.
Da la casualidad que esta vez el año pasado estuve en la Wolfram Summer School, actualmente en curso en Bentley University. Uno de los aspectos más destacados de mi tiempo fue una conferencia sobre análisis de redes sociales, dirigida por Charlie Brummitt, que utilizó metadatos para analizar rebeldes coloniales en Boston.
El sociólogo de la Universidad de Duke, Kieran Healy, tiene una fantástica publicación en el blog que explora el tema "Uso de metadatos para encontrar a Paul Revere" de la cual se deriva la conferencia. Voy a recrear algunos de sus análisis con Wolfram Language y llevar las cosas un poco más allá con visualizaciones más avanzadas.

"Recuerda a las mujeres"

En primer lugar, sin embargo, como sociólogo, mis estudios e investigaciones a menudo se refieren a las desigualdades, el poder y los grupos marginados. Sería negligente si no hubiera pensado en la correspondencia de Abigail Adams con su esposo John Adams el 31 de marzo de 1776, en la que ella le instruyó a "recordar a las damas" en las actas del Congreso Continental. Hice una WordCloud de la carta aquí.



Los datos que estamos utilizando se refieren exclusivamente a hombres y datos de membresía de organizaciones sociales y políticas exclusivamente masculinas. Vale la pena señalar que durante el período Revolucionario, y durante bastante tiempo después, a las mujeres se les prohibió legalmente participar en la mayoría de los asuntos políticos. Las mujeres podían votar en algunos estados, pero entre 1777 y 1787, esos derechos fueron despojados en todos los estados excepto Nueva Jersey. No fue hasta el 18 de agosto de 1920 cuando se aprobó la 19ª Enmienda, lo que garantizó el derecho de las mujeres a votar de manera inequívoca.
Con ese fin, según el derecho consuetudinario inglés, las mujeres eran tratadas como fem encubiertas, lo que significaba que los derechos de las mujeres casadas eran absorbidos por sus maridos. No solo no se les permitía votar, las leyes de cobertura dictaban que el esposo y la esposa eran una sola persona, ya que el primero tenía la autoridad exclusiva para tomar decisiones políticas, así como la capacidad de comprar y vender propiedades y ganar salarios.
Después de la Revolución Americana, Estados Unidos estuvo libre de la tiranía del Rey Jorge III; sin embargo, las mujeres seguían estando sumisas a los hombres legal y culturalmente. Por ejemplo, Hannah Griffitts, una poeta conocida por su trabajo sobre las Hijas de la Libertad, "The Female Patriots", expresada en un diario de 1785, sentimientos de entrada comunes entre muchas mujeres coloniales:

The glorious fourth—again appears
A Day of Days—and year of years,
The sum of sad disasters,
Where all the mighty gains we see
With all their Boasted liberty,
Is only Change of Masters.

Hay pocas dudas de que sin el trabajo doméstico y emocional de las mujeres, a menudo invisible en la historia, estos hombres, los llamados Padres Fundadores, habrían sido menos exitosos y expeditos en el logro de sus objetivos de independencia de Gran Bretaña. Así que hoy, recordamos a las mujeres, los marginados y los privados de derechos.

Grupos políticos del Boston colonial: obtención de datos y análisis exploratorio

Convenientemente, cargué una matriz de asociación limpia de miembros de grupos políticos en Boston colonial como ResourceObject para el Repositorio de Datos. Importaremos con ResourceData para proporcionarnos un buen marco de datos con el que trabajar.





Podemos ver que tenemos 254 colonos en nuestro conjunto de datos. Echemos un vistazo a los grupos coloniales rebeldes de los que Samuel Adams era miembro, ya que es conocido en la actualidad por ser un ingrediente clave en las celebraciones del 4 de julio, la cerveza.



Nuestros valores True/False indican membresía en una de las siete organizaciones políticas: St. Andrews Lodge, Loyal Nine, North Caucus, Long Room Club, Tea Party, Boston Committee of Correspondence y London Enemies.
Podemos ver que Adams fue miembro de cuatro de estos. Echemos un vistazo a las membresías de Revere.




Como podemos ver, Revere fue un poco más involucrado, ya que es miembro de cinco grupos. Podemos graficar fácilmente su membresía en estas organizaciones políticas. Para aquellos de ustedes que no están familiarizados con el funcionamiento de una red, los nodos representan a los agentes y las líneas entre ellos representan algún tipo de conexión, interacción o asociación.



Hay siete organizaciones en total, así que veamos cómo están conectadas destacando las organizaciones políticas como nodos rojos, con individuos conectados a cada nodo.




Podemos ver que Tea Party y St. Andrews Lodge tienen muchos más miembros que Loyal Nine y otros, que ahora exploraremos más a fondo en el nivel micro.

Red de personas en organizaciones políticas: cercanía y centralidad

Lo que hemos hecho hasta ahora es bastante macro y exploratorio. Analicemos detenidamente la conexión de cada individuo entre sí a través de la membresía compartida en estos diversos grupos. Esencialmente, estamos eliminando nuestros nodos de organización política y centrándonos en los colonos individuales. Utilizaremos Tooltip para ayudarnos a identificar a cada actor en la red.



Ahora usamos un método de red social llamado BetweennessCentrality que mide la centralidad de un agente en una red. Es la fracción de las rutas más cortas entre pares de otros agentes que pasan a través de ese agente. Dado que el actor puede intermediar información entre los otros agentes, por ejemplo, esta medida se vuelve clave para determinar la importancia de un nodo particular en la red midiendo cómo se encuentra un nodo entre pares de actores sin nada que se encuentre entre un nodo y otros actores.
Primero crearemos una función que nos permitirá visualizar no solo BetweennessCentrality, sino también EigenvectorCentrality y ClosenessCentrality.




Comenzamos con un breve código para BetweennessCentrality que utiliza la función ColorData definida para mostrarnos qué actores tienen la mayor capacidad para transmitir recursos o información a través de la red, junto con la información sobre herramientas que se definió previamente.



Y he aquí, Paul Revere parece tener una puntuación de interinidad mucho más alta que cualquier otra persona en la red. Significativamente, John Adams está en el centro de nuestro gráfico radial, pero no parece tener mucho poder en la red. Tomemos los números.





Revere tiene casi el doble del puntaje del siguiente colono más alto, Thomas Urann. Lo que esto indica es la importancia esencial de Revere en la red como intermediario de información. Como él es miembro de cinco de los siete grupos, esto no es terriblemente sorprendente, pero de lo contrario hubiera pasado desapercibido sin este tipo de investigación.
La cercanía La centralidad varía de la intermedia en que nos preocupamos por la longitud de la ruta a otros actores. Estos agentes que pueden llegar a un gran número de otros actores a través de trayectos cortos pueden diseminar información o incluso ejercer el poder de manera más eficiente que los agentes en la periferia de la red. Ejecutamos nuevamente nuestra función en la red y miremos a ClosenessCentrality para ver si Revere todavía se encuentra en la posición más alta.



Revere aparece clasificado como el más alto, pero no es tan dramático como su puntaje de intermediación y, de nuevo, John Adams tiene un puntaje bajo. Tomemos las medidas para un análisis posterior.



Como indica nuestra coloración del mapa de calor de los nodos, otros colonos no se quedan atrás de Revere, aunque sin duda es el mejor clasificado. Si bien hay otras personas importantes en la red, Revere es claramente el intermediario más eficiente de recursos, poder o información.
Una medida final que podemos examinar es EigenvectorCentrality,, que utiliza un algoritmo más avanzado y tiene en cuenta la centralidad de todos los nodos y la cercanía e incrustación de un actor individual entre los agentes altamente centrales.



Parece haber dos contendientes principales para la puntuación más alta del vector propio. Volvamos a calcular las medidas en una tabla para su examen.



Nathaniel Barber y Revere tienen puntajes casi idénticos; sin embargo, Revere todavía encabeza la lista. Tomemos ahora los cinco primeros puntajes de cercanía y creemos una red sin ellos para ver cómo podría cambiar la cohesión de la red.

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Vemos un cambio bastante dramático en el gráfico de la izquierda con nuestros jugadores clave eliminados, lo que indica que aquellos con los cinco primeros puntajes de cercanía son bastante esenciales para unirse a estas siete organizaciones políticas juntas. Joseph Warren parece ser una de las pocas personas que puede actuar como un puente entre grupos dispares de conexiones. Básicamente, sería difícil que la información se distribuyera libremente a través de la red de la izquierda en oposición a la red de la derecha que incluye a Paul Revere.

Conclusión

Como hemos visto, podemos usar la ciencia de redes en la historia para descubrir o exponer ideas preconcebidas sobre la importancia de una figura en eventos históricos, según los metadatos de membresía grupal. Antes del análisis de Fischer, muchos pensaban que Revere era solo un mensajero, y no una figura importante. Sin embargo, lo que he podido mostrar es la importancia de Revere para unir grupos políticos dispares. Esto revela aún más que el movimiento Revolucionario fue pluralista en sus objetivos. En última instancia, la red estuvo unida por el desdén por la tiranía del rey Jorge III, las injustas acciones militares británicas y las políticas que llevaron a una sangrienta revuelta, no necesariamente una directiva descendente de las elites políticas.
Más allá de la historia, la ciencia de la red y el procesamiento del lenguaje natural tienen muchas aplicaciones, como descubrir agentes de información, recursos y poder, es decir, capital social ocultos. Uno puede imaginar fácilmente cómo esto podría ser útil para el marketing computacional o las relaciones públicas.
¿Cómo utilizará la ciencia de la red para descubrir ideas ocultas que de otra manera revolucionarán e interrumpirán su trabajo o sus intereses?

Extracto: Para Bauman, las redes sociales son una trampa

Zygmunt Bauman: “Las redes sociales son una trampa”

Es la voz del 'precariado'. El sociólogo denuncia la desigualdad y la caída de la clase media. Y avisa a los indignados de que su experimento puede tener corta vida

Este polaco (Poznan, 1925) era niño cuando su familia, judía, escapó del nazismo a la URSS, y en 1968 tuvo que abandonar su propio país, desposeído de su puesto de profesor y expulsado del Partido Comunista en una purga marcada por el antisemitismo tras la guerra árabe-israelí. Renunció a su nacionalidad, emigró a Tel Aviv y se instaló después en la Universidad de Leeds, que ha acogido la mayor parte de su carrera. Su obra, que arranca en los años sesenta, ha sido reconocida con premios como el Príncipe de Asturias de Comunicación y Humanidades de 2010, junto a su colega Alain Touraine.

Se le considera un pesimista. Su diagnóstico de la realidad en sus últimos libros es sumamente crítico. En ¿La riqueza de unos pocos nos beneficia a todos? (2014) explica el alto precio que se paga hoy por el neoliberalismo triunfal de los ochenta y la “treintena opulenta” que siguió. Su conclusión: que la promesa de que la riqueza de los de arriba se filtraría a los de abajo ha resultado una gran mentira. En Ceguera moral (2015), escrito junto a Leonidas Donskis, alerta de la pérdida del sentido de comunidad en un mundo individualista. En su nuevo ensayo vuelve a las cuatro manos, en diálogo con el sociólogo italiano Carlo Bordoni. Se llama Estado de crisis y trata de arrojar luz sobre un momento histórico de gran incertidumbre. Paidós lo publica en España el día 12.

Bauman vuelve a su hotel junto al filósofo español Javier Gomá, con quien ha debatido en el marco del Foro de la Cultura, un ciclo que celebrará su segunda edición en noviembre y trata de convocar en Burgos a los grandes pensadores mundiales. Él es uno de ellos.




P. Las redes sociales han cambiado la forma en que la gente protesta, o la exigencia de transparencia. Usted es escéptico sobre ese “activismo de sofá” y subraya que Internet también nos adormece con entretenimiento barato. En vez de un instrumento revolucionario como las ven algunos, ¿las redes son el nuevo opio del pueblo?

R. La cuestión de la identidad ha sido transformada de algo que viene dado a una tarea: tú tienes que crear tu propia comunidad. Pero no se crea una comunidad, la tienes o no; lo que las redes sociales pueden crear es un sustituto. La diferencia entre la comunidad y la red es que tú perteneces a la comunidad pero la red te pertenece a ti. Puedes añadir amigos y puedes borrarlos, controlas a la gente con la que te relacionadas. La gente se siente un poco mejor porque la soledad es la gran amenaza en estos tiempos de individualización. Pero en las redes es tan fácil añadir amigos o borrarlos que no necesitas habilidades sociales. Estas las desarrollas cuando estás en la calle, o vas a tu centro de trabajo, y te encuentras con gente con la que tienes que tener una interacción razonable. Ahí tienes que enfrentarte a las dificultades, involucrarte en un diálogo. El papa Francisco, que es un gran hombre, al ser elegido dio su primera entrevista a Eugenio Scalfari, un periodista italiano que es un autoproclamado ateísta. Fue una señal: el diálogo real no es hablar con gente que piensa lo mismo que tú. Las redes sociales no enseñan a dialogar porque es tan fácil evitar la controversia… Mucha gente usa las redes sociales no para unir, no para ampliar sus horizontes, sino al contrario, para encerrarse en lo que llamo zonas de confort, donde el único sonido que oyen es el eco de su voz, donde lo único que ven son los reflejos de su propia cara. Las redes son muy útiles, dan servicios muy placenteros, pero son una trampa.


El País

#cacerolazo en Argentina... en vivo

Primeras imágenes de la red de hashtag y usuarios del cacerolazo antitarifario

Principales hashtags

Etiqueta escalada por centralidad de Pagerank, colores de los enlaces identifican modularidad.

Principales twitteros

Etiqueta escalada por centralidad de grado.

#NiUnaMenos 2016 en Argentina

Primera visualización


Datos obtenidos el 3 de Junio de 2016. La toma de datos ininterrumpida desde las 14 hasta las 20 horas del día. La muestra fue de 220 mil nodos (hashtags y usuarios) y 450 mil enlaces, la muestra más grande que jamás tuve que analizar.

Muestra original

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12-núcleo de la muestra

Análisis del hashtag #NiUnaMenos en 2015

#NiUnaMenos: unidas y retuiteadas





Por Analía Gómez Vidal - Bastión Digital

Twitter es un micromundo. Las relaciones suelen parecerse a aquellas que vivimos en la escuela secundaria, donde las jerarquías se hacen sentir pero esta vez en favs y retuits. Sin embargo, dependiendo de qué evento miremos, podemos identificar distintas dinámicas. Algunas campañas polarizan, como Ernesto Calvo señala en su libro, “Anatomía política de Twitter en Argentina” (Capital Intelectual, 2015) al describir el caso #Nisman. Otras veces las corrientes tuiteras nos unen y despolarizan, ayudando a que distintos segmentos de la sociedad puedan hablar entre sí.

A cinco meses de la marcha Ni Una Menos, las redes sociales de esos días nos muestran evidencia de esta segunda dinámica, donde diferenciación no es polarización. En una muestra de 993.578 tuits publicados entre el 31 de Mayo y el 6 de junio de 2015, se puede ver cómo la tuitósfera acompaño a quienes se movilizaron por #NiUnaMenos, sumando fuerzas en lugar de dividiéndolas, integrando antes que confrontando narrativas. A la distancia, aún hoy, podemos pensar a las movilizaciones sociales de  #NiUnaMenos como un evento unificador.

La muestra de tuits utilizada cubre una semana, y la distribución de los tuits a través de ese período de tiempo indica cómo el evento fue cobrando relevancia online en los días previos, y decayendo posteriormente en forma casi simétrica. Tan sólo en el día de la marcha se publicaron 668.429 tuits, que representan aproximadamente el 67% de la muestra. El día anterior (02/6) y el día posterior (04/06) a la marcha, el total de tuits publicados sobre la marcha rondaron el 10% del total de esta muestra, y el resto de los días tuvieron un tráfico no superior al 5% del total.

A simple vista, estos datos parecieran indicar que si bien #NiUnaMenos fue un evento promovido principalmente a través de las redes sociales, y Twitter en particular, su relevancia en el contenido online en los días previos y posteriores fue relativamente baja respecto al día de la marcha. En otras palabras, las publicaciones generadas tuvieron como motor la marcha como evento en sí. Las consignas motivadoras, por otra parte, parecieran no haber tenido tanto éxito en el sostenimiento del tráfico de información posteriormente.

Twitter genera “geografías alternativas”, comunidades de usuarios en las cuales circulan distintos tipos de mensajes, como sugieren los trabajos de Barberá y Calvo. En el gráfico que acompaña esta nota, por ejemplo, vemos distintas comunidades que interactúan más intensamente entre sí: la comunidad oficialista, a la derecha de la visualización, incluye referentes como @RandazzoF, @RossiAgustinOK, y @Lubertino. Un poco más alejado del núcleo duro kirchnerista vemos a @danielscioli y su equipo. Hacia la izquierda del gráfico vemos a los massistas y, por encima de éste, la comunidad PRO. Esta distribución confirma lo que ya sospechábamos sobre Twitter: los diálogos son intracomunidades, reforzando códigos e ideas compartidas.

Sin embargo, incluso cuando se pueden identificar áreas políticas en la periferia de la red, los objetivos no partidarios de #NiUnaMenos se ven reflejados en los tuits de la marcha. A diferencia de las redes de la campaña electoral, elaborada por el Observatorio de Redes semanas antes, el centro de la red de #NiUnaMenos no está conformado por la política sino por figuras reconocidas del espectáculo, la cultura y los medios de comunicación, en conjunto con los usuarios no partidarios que lideraron la iniciativa. Personalidades de los medios como @Su_Gimenez o @SANTIAGODELMORO compartieron espacio con promotoras activas de la marcha como @SoleVallejos y @Marcelitaojeda. En el centro de la red vemos que aquellos tuiteros con mayor número de seguidores se convirtieron en voceros activos y predominantes de la marcha, compartiendo el espacio con los organizadores de la marcha.

Analizar el contenido de algunos de los tuits más retuiteados en esta muestra también nos lleva a entender más sobre la horizontalidad de Twitter, pero desde otro ángulo. No se trata sólo de quienes son aquellos que generan más contenido, sino también del tipo de contenido que reciben. En la política como en el espectáculo, Twitter ofrece la posibilidad de interactuar con personalidades que de otra manera no podrían ser contactadas. Incluso para las críticas.

Cuando filtramos la muestra para observar algunos de los tuits más destacados dirigidos particularmente a los candidatos presidenciales, el escrache está a la orden del día. Mientras @mauriciomacri tuvo un solo tuit con su foto apoyando la marcha el 2 de Junio, la mayor parte de las respuestas que recibió fueron críticas de usuarios sobre su propia gestión en la ciudad, o incluso algunas dirigidas a su mujer, Juliana Awada, por la denuncia contra Cheeky por explotación. Curiosamente, dichos tuits dirigidos hacia la esposa del candidato PRO, de cariz particularmente violento, proceden de cuentas que se encuentran actualmente suspendidas.

@danielscioli, por su parte, recibió reacciones tanto positivas como negativas. Si bien no participó activamente de la promoción de #NiUnaMenos a través del uso del hashtag, o incluso la publicación de su foto pronunciándose a favor de ella, si tuiteó sobre III Foro Internacional sobre los Derechos de las Mujeres, organizado el mismo día (y cuyo hashtag fue #ForoPoderConMujeres). Dicha participación logró que el candidato fuera asociado mayoritariamente con reacciones positivas. Sin embargo, también recibió reclamos por parte de otros usuarios, quienes le recriminaron su cercanía a figuras controversiales como José Ottavis –denunciado por su ex esposa por violencia de género-.

@SergioMassa fue el candidato que mejor pudo capitalizar su adhesión a la marcha, de la mano de su esposa, @MalenaMassa. Los tuits más populares de la pareja fueron relacionados con la convocatoria, y mayoritariamente replicados por su propio equipo, mediante cuentas como @JovenesenMassaL . Así, entre los tuits más populares de la muestra relacionados al candidato, sólo se encuentran aquellos que comparten noticias y fotos sobre Massa y su esposa pronunciándose a favor de #NiUnaMenos.

Twitter es un micromundo. Genera miles de gigabytes de información por minuto a nivel global. Su evolución es también nuestra evolución, y la velocidad que imprime en nuestra vida diaria nos obliga a desarrollar más y mejores técnicas para entender e incorporar toda esta información en nuestro estudio de la política argentina. En casos como #Nisman o #NiUnaMenos, podemos ver como se convierte en una herramienta prioritaria para expresarse, compartir, y hasta organizarse en comunidades. Vemos también cómo las distancias entre representantes y representados parecen, al menos virtualmente, volverse cuasi nulas. Sin embargo, eventos virtuales tan disimiles nos muestran inicialmente, su versatilidad como tal: a veces, para polarizar. A veces, para unificar.

Twitter político en Argentina: Un ejemplo

Campaña sucia y Twitter
LA GRIETA ES UN ALGORITMO
Por Ernesto Calvo - Revista Anfibia


Daniel Scioli acusó a Mauricio Macri de orquestar una campaña sucia en su contra a través de perfiles falsos y robots. Un análisis de los 280 mil tuits que se escribieron sobre las inundaciones en la Provincia de Buenos Aires demuestra que la campaña sucia existió, pero su efecto no alteró la manera en que circularon los mensajes en las redes sociales. En la Argentina 2015, Twitter no solo refleja la polarización sino que la crea a través de sus algoritmos: oficialistas y opositores viven en barrios separados y casi nunca se cruzan.


Ya lo dijo Von Clawsewitz en su clásico texto de 1832: “Twitter es la continuación de la política por otros medios”. Trascendidos, primicias y filtraciones de todo tipo coexisten con información dudosa o demostrablemente falsa; para la exasperación de políticos, periodistas y celebridades del deporte y el arte. Los agravios e insultos molestan por igual a las diez cuentas falsas de Messi y a las tres del Cuervo Tinelli, así como a los múltiples Sciolis, Lanatas y Larretas que compiten por las preferencias de los tuiteros Argentinos. Efectivamente, las redes sociales tienen sus personajes oscuros y sus barrios complicados. Regiones de la web por donde difícilmente se atrevan a salir a caminar los buenos ciudadanos que mantienen sus cuentas verificadas y sus computadoras en orden.

Este mundo de mensajes dudosos e identidades esquivas entró de lleno en la campaña electoral la semana pasada, cuando Daniel Scioli denunció al gurú electoral de Mauricio Macri, Jaime Durán Barba. Según la denuncia presentada ante la Dirección Electoral, el Frente Cambiemos orquestó una campaña sucia en Twitter para sacar rédito electoral de las inundaciones de la segunda semana de agosto y que afectaron con particular virulencia a la Provincia de Buenos Aires. Al parecer, según consta en la denuncia, alrededor de 50 mil cuentas fueron utilizadas para diseminar información injuriosa y/o falsa. Trolls, fakes y bots se ocuparon, respectivamente, de mentir, ironizar desde el anonimato y diseminar de forma compulsiva información que, se supone, atentaría contra las reglas de la competencia electoral.

Estas críticas, por supuesto, no son nuevas. La proliferación de trolls, fakes y bots tiene una larga tradición en Twitter, inundando las redes sociales a lo largo de conflictos tan diversos como fueron la Primavera Arabe, #Ferguson, #Baltimore, #Nisman y #Ayotzinapa. En mi libro “Anatomía política de Twitter en Argentina: Tuiteando #Nisman” (que saldrá en septiembre), transcribo la queja de un ex-directivo de Twitter, quien en un memo interno afirmaba: “Estoy francamente avergonzado de cuán pobremente hemos lidiado con este problema [trolls, fakes y bots] durante mi estadía como jefe de Operaciones [de Twitter]”.

En efecto, si bien las redes sociales democratizaron la diseminación y el acceso a la información, también crearon un universo de patologías informativas que son sistemáticamente utilizados para hacer negocios y para hacer política. Desde la venta de “seguidores” para aumentar la popularidad de usuarios hasta el bullying compulsivo y sistemático a través de identidades falsas o mercenarios informáticos.

A pesar de las críticas generalizadas a los trolls, fakes y bots, existe una pregunta central cuya respuesta no es tan sencilla de responder: ¿sirve hacer campaña negativa en Twitter para aumentar el apoyo entre los votantes? La respuesta, como muestro a continuación, pareciera ser un “no mucho”. Poco a poco la evidencia se va acumulando, mostrando que no todos los usuarios reciben la misma información, no muchos dan crédito a esta información y la mayoría de ellos son informáticamente “ciegos” a las operaciones twitteras.

Las inundaciones y la cámara de eco

Para evaluar el efecto de las redes sociales, y su uso electoral, lo primero que es necesario entender es que la magnitud de la información producida en la red es extraordinaria. Entre el 12 y el 15 de Agosto se publicaron más de 280 mil tuits sobre las inundaciones de la Provincia de Buenos Aires. Estos cientos de miles de tuits contaron con la participación de más de 100 mil cuentas de usuarios. Es decir, del evento mediático #inundados participaron alrededor del doble del número de cuentas denunciado ante la dirección electoral. Estas cuentas, todo indica, tuvieron más usuarios que fakes, más fakes que trolls y más trolls que bots. Todas patologías que tienen su propia “huella digital” en internet.

A su vez, si bien el número de tuits relativos a las inundaciones es significativo, representa tan sólo una pequeña fracción de los más de 500 millones de tuits que se publican cada día en todo el mundo. Puestos en contexto, tan sólo un 0.014% de los tuits producidos durante esos cuatro días se refirieron al tema de las inundaciones.

Si estamos interesados en leer uno de estos 280 mil tuits, entre los 500 millones producidos diariamente, ¿cuál deberíamos leer primero? Como muchos de los lectores seguramente saben, las redes sociales como Facebook, Instagram o Twitter, analizan nuestro comportamiento en la red así como la información de nuestras cuentas para decidir qué tipo de información ofrecernos. Esto es necesario cuando se producen millones de tuits por día. Si indicamos que nos gustó una publicación de Aníbal Fernandez, Twitter nos ofrece una publicación de Cristina Fernandez. Si retuiteamos una publicación de Gabriela Michetti, Twitter nos ofrece un tuit de Mauricio Macri. En la medida en que Twitter busca maximizar nuestro placer informativo, todas las actividades que depositamos en nuestros muros son utilizadas para definir qué tipo de publicaciones desearíamos ver. Es decir, la información que recibimos es un eco de aquello que depositamos en Twitter. Tanto favs como retuits son procesados por algoritmos que después ofrecen nuevas publicaciones (o nuevos productos) en nuestros muros.

El resultado de estos mecanismos informativos es que cada uno de nosotros recibe distintas publicaciones y ve distintos tipos de información en sus muros. En efecto, cada uno de nosotros vive en un mundo virtual en el cual todos somos mayoría. Quienes comulgan con la oposición viven en un mundo tuitero que se encuentra saturado de opositores. Quienes comulgan con el gobierno viven en un mundo oficialista.

¿Y dónde viven los trolls, los fakes y los bots? En los barrios que los reciben y que repiten sus mensajes. Es decir, en comunidades donde lo que ellos dijeron ha sido fav y ha sido retuit. Por tanto, la culpa no es del troll sino del que le da de comer. Pero como ocurre con los perros de la calle, los trolls vuelven a quienes los alimentaron, dado que Twitter considera estas actividades al decidir qué publicaciones pone en nuestro muro.

Cuando vayas a Twitter haz lo que Twitter hace

También nosotros podemos ver distintas realidades oficialistas y opositoras en Twitter, para entender el modo en que la polarización se propaga por las redes sociales. Es decir, podemos analizar cómo se diseminan distintos tipos de mensajes políticos entre comunidades de usuarios, utilizando las mismas herramientas que explican la formación de comunidades tuiteras.

Consideremos por ejemplo los 280 mil tuits relativos a la inundación, los cuales fueron capturados por Ailin Accinti de la Universidad de San Martín entre el 12 y el 15 de Agosto. Entre estos mensajes, existen 205.353 publicaciones que retuitean información producida por otros usuarios. Por ejemplo, el 13 de Agosto @elkaiser63 publicó este tuit:

Dice Scioli que después de analizar mucho la situación de la provincia pudo llegar a una conclusión: Se inundó.

— Kaiser. (@elkaiser63) 14 de agosto de 2015

Este tuit fue retuiteado por más de dos mil usuarios, los cuales también intercambiaron información con otros usuarios de la red. Desde fakes como @elkaiser63, pasando por medios de comunicación tradicionales como Télam o La Nación, hasta políticos como Aníbal Fernández, la comunidad de Twitter se ocupó de transmitir información y, al hacerlo, reveló sus afinidades políticas.

#inundaciones Recorrimos zonas afectadas. En el transcurso del día se tomaran resoluciones más de fondo. https://t.co/zwAZ0mMTuy

— Aníbal Fernández (@FernandezAnibal) 12 de agosto de 2015

Mucho ruido y pocas nueces

El cuadro 1 sintetiza los retuiteos de los principales medios relativos a la inundación, 12 al 15 de agosto, y nos muestra porqué Daniel Scioli no debería estar preocupado respecto de la “campaña sucia” en Twitter. Para elaborar la red se incluyeron102.853 cuentas de usuarios y 280.590 tuits y 205,353 retuits. Las líneas describen retuits de los mensajes enviados desde las cuentas de @lanacioncom, @clarincom, @AgenciaTelam y @C5N, y los círculos describen usuarios de Twitter cuyo tamaño depende del número de retuits. A diferencia de las inundaciones, que cubrieron la totalidad de la provincia, los mensajes opositores en Twitter sólo circularon por barrios opositores. Los tuits producidos desde la cuenta @lanacioncom o @ElisaCarrioArg sólo fueron retuiteados por la comunidad opositora. A la vez, muy pocos tuits de Télam fueron retuiteados desde el campo opositor así como muy pocos tuits de La Nación y Clarín fueron retuiteados desde el oficialismo. En cada una de estas comunidades, distintos medios periodísticos “fueron mayoría”.



El cuadro 2 toma uno de los tuits más difundidos durante las inundaciones, publicado desde la cuenta @Lanataenel13, que afirmaba: “Que Scioli sea candidato, es un insulto al país. Debería ser destituido, como Aníbal Ibarra después de Cromañón”. En el gráfico, los círculos describen usuarios de Twitter cuyo tamaño depende del número de retuits, mientras que los óvalos son grupos de usuarios que siguen a las distintas cuentas.. Sobre un total de 1.539 retuits entre el 12 y el 15 de agosto, tan sólo una veintena fueron realizados por usuarios conectados a la comunidad oficialista. ¡Tan sólo alrededor de un 1,2%! Es decir, los mensajes “destituyentes” sólo circularon por barrios opositores, en donde la oposición es mayoría. Mientras tanto, los mensajes oficialistas sólo circularon por barrios oficialistas, en donde el oficialismo es mayoría.   Ni tanto troll, ni tanto efecto   Un análisis de los tuits relativos a la inundación muestra que tanto el gobierno como la oposición han construido sus narrativas sobre pilares poco sólidos. Si bien el sciolismo afirmó que alrededor de 50.000 cuentas usadas eran trolls, fakes o bots; en los días posteriores a la inundación la tuitosfera estuvo dominada informativamente por viejos conocidos de la política Argentina: @ElisaCarrioArg, @Lanataenel13, @lanacioncom, @clarincom. Estos usuarios han sido activos opositores al gobierno y, si bien los primeros dos son usuarios administrados, la actividad opositora de estas cuentas no opera como una cuenta troll (como ejemplo de una cuenta troll puede verse al falso Tinelli, @cuervotiinelli, con doble i). Otras cuentas como la de @elkaiser63, si bien son anónimas, se encuentran bien establecidas y en el pasado tomaron posiciones más cercanas al gobierno. Tampoco existe evidencia de que la diseminación de información fuese llevada adelante mediante bots, dado que de las 100 mil cuentas que tuitearon sobre las inundaciones la gran mayoría carece de los identificadores de repetición que caracterizan a las cuentas automatizadas.   Sin embargo, los tuits publicados durante el período de las inundaciones también muestran un alto grado de concentración de la información en unos pocos actores cercanos a la oposición. Alrededor de un 1% de los usuarios produjo más del 40% del contenido relativo a las inundaciones que circuló entre el 12 y el 15 de Agosto. Este contenido fue en su gran mayoría opositor, se difundió entre comunidades de usuarios opositores y no estuvo orientado a atender a las necesidades de los damnificados.   La estabilidad de las comunidades en Twitter   Los argentinos cambian muy gradualmente a sus amigos en Twitter y tienen núcleos de seguidores estables en las distintas redes sociales. Como consecuencia, las comunidades informativas que observamos al analizar los diálogos tuiteros de las inundaciones no son muy distintas a las comunidades que caracterizaron al caso #Nisman, a las comunidades de #eleccionesargentinas o de #niunamenos. Aun cuando la gente percibe a Twitter como un espacio democrático y desregulado, donde las ideas circulan libremente, la producción masiva de información y su diseminación personalizada ha formado comunidades estables. Cada uno de nosotros vive en estas comunidades, donde nuestros valores y preferencias son también los valores y preferencias de cuantos nos rodean. Los algoritmos que trabajan bajo el capot de Twitter son un mecanismo de formación de comunidades que ha probado ser muy exitoso pero que, al mismo tiempo, homogeneiza a grupos de usuarios que viven en distintos mundos informativos. La polarización avanza también en las redes sociales: aquí y ahora, en nuestra propia esquina de Twitter, todos somos mayoría.    

Agradezco la colaboración de Ailin Accinti en la recolección de tuits. Todo el procesamiento de retuits se realizó en R 3.0 utilizando el paquete igraph. El procedimiento es descripto en detalle en el libro que saldrá en septiembre: Calvo, Ernesto. 2015. “Anatomía política de Twitter en Argentina: Tuiteando #Nisman” (Capital Intelectual: Argentina).