El proyecto europeo CS-Track ha realizado un estudio de las conversaciones sobre ciencia ciudadana en relación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) en esta red social. El análisis de la información ha permitido determinar el impacto que tienen ciertos temas en la sociedad y ha revelado que la lucha contra el cambio climático destaca sobre otros contenidos. Además, el método desarrollado se puede replicar en cualquier momento y sobre cualquier tema de interés en Twitter.
El ODS 13 ‘Acción por el clima’ es el que despierta más interés en Twitter dentro del campo de ciencia ciudadana. Esta es la principal conclusión de un estudio realizado en el marco del proyecto europeo CS-Track, que ha analizado las conversaciones sobre los ODS, los diferentes temas, los más comentados, las palabras más importantes, los hashtags y los usuarios más importantes entorno a ciencia ciudadana y objetivos de desarrollo sostenible en Twitter. Además, mediante el método desarrollado se puede monitorizar en el tiempo el impacto de este tema gracias a la replicabilidad del estudio, ya que el procedimiento realizado es independiente de los datos analizados. “Es necesario conocer esta información para determinar el impacto que tiene un cierto tema en la sociedad y es necesario que se pueda saber de una forma directa que es lo que está pasando en Twitter alrededor de este tema”, destaca Fernando Martínez Martínez, investigador de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) de la URJC y coautor del estudio.
En este estudio se ha trabajado con un conjunto de tweets que contenían terminología relacionada con ciencia ciudadana (citizen science, citsci…) y sobre este conjunto de datos se ha aplicado un segundo filtro para obtener los mensajes relacionados con los ODS. A continuación, el equipo científico ha analizado las etiquetas (hashtags) más utilizadas tanto en los retweets (hashtags que aparecen en tweets que se han compartido o retweeteado) como en general (sumando al conteo anterior aquellos hashtags que aparecen en las publicaciones que no han sido retweeteados). “Aunque el proceso anterior nos permitió conocer el total de veces que un hashtag ha sido utilizado, fue necesario analizar como estas etiquetas evolucionaban en el tiempo para poder detectar picos en su uso y encontrar eventos importantes como conferencias, por ejemplo”, detalla el investigador.
Métodos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para el análisis de los tweets
La investigación llevada a cabo ha dado un paso más y no solo se ha centrado en estudiar los hashtags, sino que también se ha estudiado el resto de las palabras que aparecen en un tweet empleando el método de cálculo estadístico de TF-ID, que permite visualizar de una manera directa mediante una nube de palabras los términos de mayor relevancia en las publicaciones analizadas. Sin embargo, para poder entender las conversaciones y extraer datos de interés, también se han aplicado la técnica de Topic Modelling LDA. “A través de esta técnica, se ha conseguido crear subconjuntos de palabras que unidas entre sí forman un tema sobre el que se está hablando. Por ejemplo, en uno de los temas creado aparecieron las palabras future, earth, biodiversity, conservation, bethechange, renewableenergy, que nos indican que una de las conversaciones es como el uso individual de la energía impacta en la conservación de nuestros ecosistemas”, señala Fernando Martínez Martínez.
El siguiente paso consistió en clasificar los tweets por ODS mediante un modelo de machine-learning (algoritmo informático al que se le presentan datos y gracias a un proceso previo en el que se enseña a clasificar, este algoritmo otorga categorías a nuestros datos). Los resultados de este proceso mostraron que la mayor parte de los mensajes publicados estaban relacionados con el ODS 13, que trata sobre el cambio climático.
Por último, se analizaron las relaciones entre los usuarios, teniendo en cuenta los retweets, observando qué los usuarios más retweeteados están encabezados por la cuenta oficial de ODS en Twitter, mientras que el resto se distribuye entre personal profesional, divulgadores, bots y cuentas de proyecto (@cstrackproject o @cs_sdg2020).
Investigación de las actividades de ciencia ciudadana
El proyecto europeo CS-Track (H2020-SwafS-2019-1, grant agreement 872522) es un consorcio integrado por universidades y centros de investigación internacionales con el objetivo investigar las actividades que se realizan en ciencia ciudadana. Dentro del proyecto, del que forman parte los grupos de Investigación Ciberimaginario y LITE, y la Escuela Superior de Ingeniería de Telecomunicación de la Universidad Rey Juan Carlos, se analizan múltiples fuentes de información, entre las que se encuentran las redes sociales. Twitter es una de las redes sociales más utilizadas para compartir resultados y crear canales de comunicación en iniciativas de ciencia ciudadana. Entre las tendencias en Twitter en los últimos años destaca la Agenda 2030. En 2015, las Naciones Unidas estableció 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y 169 metas asociadas para dar forma a las políticas de desarrollo global y a las acciones.
Varios objetivos de la Agenda 2030 están estrechamente relacionados con los objetivos que se pretenden alcanzar en iniciativas de ciencia ciudadana, como el fomento de la participación, las asociaciones y colaboraciones, educación, vida sostenible y ciudadanía global. Estudiar la conversación sobre la Agenda 2030 y los ODS dentro de la comunidad de ciencia ciudadana puede ayudar a entender como los objetivos evolucionan, su relación con los usuarios y las tendencias en momentos específicos.
Fuente: Comunicación URJC
