Connect with us

Tecnología

¿Es posible predecir con precisión cómo reaccionarán las redes sociales ante un evento?

Published

on

Jisun An in a tartan shirt turned to the camera while working at a desktop screen in her lab.

El Dr. Jisun An de HBKU en Qatar está tratando de usar el poder del aprendizaje automático y el análisis para comprender mejor el comportamiento humano en las redes sociales.

Después de completar su licenciatura y maestría en ciencias de la computación del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea en 2007 y 2009, respectivamente, la Dra. Jisun An completó un doctorado de la Universidad de Cambridge en 2015.

Ahora con sede en el Instituto de Investigación de Computación de Qatar en la Universidad Hamad Bin Khalifa, la investigación de An se dedica a estudiar el intercambio de noticias en las redes sociales. Recibió honorable beca de Google European Scholarship in Social Computing.

¿Qué te inspiró a convertirte en investigador?

Puede que no tenga “el momento” en el que decidí convertirme en investigador, pero recuerdo estar inspirado por el análisis de las redes sociales. En julio de 2009, creé una cuenta de Twitter y me conecté con mis colegas y otros académicos conocidos.

Disfruté de la diversidad que las redes sociales aportaron a mi dieta de información y me fascinó la rapidez con la que se difunde la información y cómo una voz pública puede amplificar una idea. Fue entonces cuando me di cuenta del impacto de la nueva era de las comunicaciones.

Durante este tiempo, también leí Seis grados: la ciencia de una era conectada, de Duncan J Watts, y Linked: The New Science of Networks, de Albert-László Barabási, que despertó aún más mi interés en las redes sociales.

Nuestros dispositivos móviles nos permiten acceder a Internet en todo momento, incluidas noticias, videos, información, comunicarnos con amigos y publicar en sitios de redes sociales.

Estas interacciones en las plataformas en línea se registran como huellas digitales y, con la debida consideración de la privacidad, estas huellas nos permiten comprender el comportamiento humano individual o colectivo; qué le gusta u odia a la gente, cómo se siente la gente acerca de varios temas y cómo se comporta y participa la gente.

Por lo tanto, se ha vuelto crucial comprender el comportamiento humano en estas plataformas en línea. Mi objetivo fundamental de investigación es desarrollar nuevos métodos y herramientas computacionales para comprender, predecir y cambiar el comportamiento humano en las plataformas en línea.

Uno de los desafíos que plantean los datos en línea es la diversidad y la complejidad de los conjuntos de datos. Investigo varios tipos de datos a gran escala y comparo las herramientas existentes para superar sus limitaciones y las uso de la manera correcta. Los datos también se utilizan para desarrollar nuevas mediciones, modelos de aprendizaje automático y métodos lingüísticos para comprender el comportamiento humano en línea.

Esto incluye el análisis de la audiencia y la participación de los usuarios y, además, resolver problemas del mundo real, como cámaras de eco, polarización política, sesgo de los medios y acoso en línea.

Mis proyectos actuales incluyen:

En particular, desarrollo modelos de aprendizaje sin supervisión para el análisis de texto comparativo mediante la extracción de temas importantes, diferencias contextuales (marcos), opiniones, valores y creencias. Esta investigación, por ejemplo, nos permite responder la siguiente pregunta: “¿Los partidarios de Donald Trump consideran las armas más seguras que las de Bernie Sander?”

Para mí, esta pregunta es equivalente a por qué estudiamos ciencias sociales. Es importante porque mi investigación nos ayuda a obtener conocimiento de la sociedad en la que vivimos y a crear mejores instituciones y sistemas que afectan la vida de las personas todos los días.

Los resultados de mis estudios ayudan a los formuladores de políticas, organizaciones y empresas en su proceso de toma de decisiones.

El área en la que estoy trabajando se llama computación social, que es una investigación multidisciplinaria que combina la informática y las ciencias sociales para abordar problemas de relevancia social. Por lo tanto, he estado colaborando con varios expertos en dominios, como los politólogos y los especialistas en comunicación de la salud.

Dado que todos han sido capacitados para abordar un problema desde diferentes direcciones y carecemos de un “lenguaje común”, por lo que lleva tiempo trabajar en el problema que ambas partes valoran. Siento que encontrar buenos colaboradores es una de las partes más difíciles de mi investigación.

Las preguntas fundamentales sobre los comportamientos humanos en línea a menudo se enfrentan a las difíciles tareas de medición de agregar datos grandes, ruidosos y no representativos e inferir los atributos demográficos de los usuarios en línea.

Dado que los usuarios en línea no tienden a ser una muestra representativa de la población, el uso de datos en línea sin procesar puede generar un sesgo de muestreo en los análisis. Para evitar este sesgo, uno debe saber con precisión quiénes son esos usuarios en línea. Esto es un desafío ya que los atributos de los usuarios en línea, incluidos los datos demográficos, no están fácilmente disponibles.

En mi investigación, he abordado desafíos en problemas de medición al examinar la viabilidad de varias tecnologías para la inferencia demográfica para evitar sesgos de muestreo en los datos en línea y en las redes sociales. También estoy investigando cómo las diferentes estrategias de muestreo (género, edad, geografía, número de seguidores, etc.) afectan el desempeño del lanzamiento de dos índices comunes fuera de línea: la actividad de la gripe y el desempleo.

Si bien hay amplios estudios sobre la medición de la opinión pública, aún no podemos predecir las opiniones de los usuarios en línea sobre un evento futuro. Me pregunto si, en base a los eventos ocurridos, podríamos predecir cómo reaccionará el público ante eventos similares en el futuro y por qué reaccionarían de esa manera.

Esta investigación tiene como objetivo ayudar a aquellos que necesitan tomar una decisión basada en las reacciones de las redes sociales, como empresas, políticos, celebridades y responsables políticos.

¿Eres un investigador con un proyecto interesante para compartir? Háganos saber enviando un correo electrónico a [email protected] con el asunto “Science Uncovered”.

Advertisement

Tecnología

Este es el Hyperloop, el tren del futuro que será más rápido que los aviones

Published

on

By

Este es el Hyperloop, el tren del futuro que será más rápido que los aviones

Hyperloop es un concepto de transporte que se introdujo en 2013. Parece un tren, pero se afirma que su velocidad puede atravesar 1.207 Km / hora.

La persona que introdujo por primera vez este concepto de transporte fue Elon Musk, donde explicó que el Hyperloop se mueve creando una presión baja que permite que la cápsula se mueva a velocidades muy altas.

Debido a que es tan rápido, se dice que el Hyperloop es más rápido que el avión. El concepto es como un tren colocado en una tubería gigante en la que el tren puede ser humano o de mercancías.

El tren, que pensamos como la cápsula, será tirado más tarde usando una aspiradora. Entonces, de ahí la razón por la que este Hyperloop es muy rápido.

Las cápsulas en la tubería están diseñadas para flotar, ya sea por el método de colchón de aire o por tecnología magnética. Hyperloop es básicamente similar a un tren de tipo levitación magnética (maglev), es solo que debido a que no está obstruido por la presión del aire, la velocidad es mucho mayor.

Varios países ya están interesados ​​en implementar Hyperloop en el futuro. Hyperloop Transportation Technologies, por ejemplo, anunció en 2017 que presentaría Hyperloops en EE. UU., Eslovaquia, Abu Dhabi, República Checa, India, Brasil, Corea del Sur e Indonesia.

Continue Reading

Tecnología

Apple desarrolla tecnología 6G y puede probarse en 2030

Published

on

By

Apple desarrolla tecnología 6G y puede probarse en 2030

Después de lanzar el iPhone 5G hace algún tiempo, la compañía creada por Steve Jobs comenzó a desarrollar la tecnología 6G. Se dijo que la empresa estaba abriendo puestos vacantes.

Las vacantes están destinadas a técnicos de investigación cuyo trabajo es desarrollar tecnología 6G. Posteriormente se ubicarán en las oficinas de Apple en Silicon Valley y San Diego, donde desarrollan tecnología inalámbrica y diseños de chips.

Se afirmó que esta tecnología podría usarse en 2030. Y, curiosamente, los analistas dicen que 6G puede ser 100 veces más rápido que la tecnología 5G, que se considera muy rápida en este momento.

Continue Reading

Tecnología

¡Fresco! Apple Watch desarrolla tecnología para detectar insuficiencia cardíaca temprana

Published

on

By

¡Fresco! Apple Watch desarrolla tecnología para detectar insuficiencia cardíaca temprana

Ya se sabe que Apple Watch salva la vida de una persona. La función incorporada en el reloj inteligente notifica la condición del usuario que también pueden ver otros.

Y ahora, Apple anunció que ampliarán la tecnología. La nueva tecnología se estudiará primero y el estudio fue dirigido por la cardióloga canadiense Dra. Heather Ross del Centro Ted Rogers para la Investigación del Corazón.

Posteriormente, desarrollarán el Apple Watch para tener la capacidad de detectar la insuficiencia cardíaca de manera temprana.

“Creemos que los datos biométricos obtenidos del Apple Watch pueden proporcionar mediciones comparables, precisas y exactas de la condición física, marcadores de pronóstico y señales de alerta temprana, en comparación con los diagnósticos tradicionales”, dijo Ross.

Con esta tecnología, la posibilidad de sobrevivir es aún mayor porque ya conocemos nuestra enfermedad desde muy pequeños.

El estudio tendrá una duración de tres meses e incluirá un seguimiento de dos años. Los participantes recibirán un Apple Watch Series 6 que incluye un monitor de oxígeno en sangre y un iPhone.

Continue Reading

Trending

Copy link
Powered by Social Snap