Cuando la Dra. Albertina Navas elaboró su tesis doctoral de la Universidad de Navarra, se encontró con un reto: no existía una herramienta de redes sociales que ofreciera datos fiables para su análisis. Si bien existían herramientas gratuitas, estas no presentaban mayor profundidad. Por otro lado, las pocas empresas que ofrecían mayor data, cotizaban a un precio muy alto.
Su tesis “Modelo de variables de desempeño e impacto en Twitter. Un análisis comunicacional” presentaba los indicadores con los que debía contar un modelo para ofrecer recursos de análisis. La tesis inspiró el libro “Desempeño vs. impacto, un modelo comunicacional”, también de la Dra. Navas, en el que se define qué se puede medir en redes sociales, el significado del número en términos de comunicación y cómo transformar ese número en una decisión.
Trabajo multidisciplinario
El modelo comunicacional descrito en la tesis y el libro motivó a que estudiantes del Departamento de Ingeniería Electrónica, Mecatrónica y Biomédica, así como del Departamento de Comunicación, de la Universidad del Valle de Guatemala (UVG) integraran el proyecto Social Media Data Mining (Minería de datos de redes sociales). A través de una plataforma en tiempo real, los estudiantes tuvieron el reto de mostrar indicadores relevantes de manera amigable y comparados con el sector.
El objetivo del proyecto fue facilitar la toma de decisiones estratégicas de la Dirección General de Comunicación de UVG, con el fin de mejorar el desempeño e impacto del uso de las redes sociales institucionales de la universidad. A través de una plataforma en tiempo real, los estudiantes tuvieron el reto de mostrar indicadores relevantes de manera amigable y comparados con el sector.
El equipo desarrollador del proyecto estuvo integrado por Diego Alegría, estudiante de Ingeniería Electrónica, y Pablo Yee, de Ingeniería Industrial. Ambos contaron con el apoyo de la Dra. Albertina Navas, el Departamento de Comunicación y Letras, liderado por M. A. Luna Mishaan, y el Departamento de Ingeniería Electrónica, Mecatrónica y Biomédica, dirigido por el Ing. Carlos Esquit. También contaron con apoyo tecnológico por parte de Eduardo Llamas, webmaster de la Dirección General de Comunicación de UVG.
Data Mining para redes sociales
El modelo Social Media Data Mining consta de 77 indicadores, distribuidos en 5 categorías: actividad, contenido, popularidad, conversación e influencia. Además, aborda variables cualitativas y cuantitativas, como la relación global de las cuentas con sus seguidores, periodicidad, tipos de publicación, la amplificación de su contenido y la aceptación de este. La fase inicial del proyecto inició con la red social Twitter. Esta red de tipo conversacional es la más adecuada para entender de qué se está hablando, con qué amplificación, las tendencias y qué es lo que viene.
Para la ejecución del proyecto, los estudiantes obtuvieron sus credenciales como desarrolladores de Twitter. Con ello, accedieron a los datos de la red social y lograron proponer una solución maker a la necesidad de herramientas para el análisis de datos. Este programa ofrece muchas oportunidades. La principal es el desarrollo e integración de diferentes facultades y departamentos solucionando un mismo problema desde diferentes frentes, tal y como se espera de la cultura maker.
Experiencia única
La minería de datos no se aleja mucho del concepto que tenemos de los mineros tradicionales. En un mundo colmado de datos, este tipo de mineros encuentran y seleccionan los datos de valor y ayuda para los tomadores de decisiones. Diego Alegría explica que la experiencia como minero de datos se enriquece al conocer profesionales de distintas áreas. “Hoy trabajamos en conjunto con comunicadores y mañana presentamos datos a economistas”, indica Alegría.
La herramienta Social Media Data Mining, desarrollada por los estudiantes, refleja la vinculación entre academia y empresa. En este caso, un grupo de estudiantes logró colocar la ciencia y los datos al servicio de la Dirección General de Comunicación de UVG. De esa forma, se demuestra cómo el medio científico y el análisis de datos aportan valor al área de comunicación.
Incentivo maker
“Con una estrategia bien definida podemos tomar decisiones”, explica el Ing. Esquit, quien resalta que este proyecto evidencia el potencial que tienen los estudiantes para desarrollarse en distintas áreas. Actualmente, dejamos de ser islas y somos áreas integradas de conocimiento que potencian competencias y oportunidades.
Disfruta la presentación del libro “Desempeño vs. impacto, un modelo comunicacional y el proyecto Social Media Data Mining en el siguiente enlace:
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