Informando el futuro de las Políticas Públicas sobre Redes Sociales: Teoría y Métodos basados en Ciencia de Datos, Sociología y Ciencias Políticas.

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Una parte considerable del debate público nacional ocurre en línea en pocas plataformas administradas por empresas extranjeras. En este espacio, medios de prensa políticos y partidos, periodistas, ciudadanos, grupos partisanos y movimientos sociales participan desplegando mensajes en distintos sub-espacios digitales: videos de YouTube, artículos de prensa, tweets, comentarios, grupos, foros, sitios web,… la lista es extensa. Este espacio multiforme es estructuralmente complejo, heterogéneo, dinámico, sujeto a reglas de diferentes plataformas, y difícil de observar: faltan modelos para entenderlo, para medirlo, y datos para analizarlo en su totalidad. Este espacio es también el terreno de acción de algoritmos: recomendaciones, filtros, agregadores, compiladores de rankings. Estos elementos han suscitado algunos temores sobre la posibilidad de que este espacio esté fraccionado en “burbujas” o “cámaras” aisladas entre sí donde las personas obtienen visiones parciales, sesgadas, o limitadas de la realidad (echo chambers), o sobre la posibilidad de que sean precisamente los algoritmos los que inducen estos fenómenos (filter bubbles).

Estos fenómenos están directamente ligados al extremismo, la desinformación, las –vagamente– llamadas “crisis de las democracias”, a la libertad de expresión, y tienen importancia estratégica. Gobiernos, Organismos Internacionales, Think Tanks, centros de estudio han desembarco en los últimos años en la gesta del futuro de la regulación del espacio digital. Sin embargo, tras una década de investigación científica, no sabemos mucho más sobre la presencia y magnitud de estos fenómenos, lo que invita naturalmente a una teoría y una metodología para “medir” el espacio digital e informar el futuro de las políticas públicas sobre redes sociales. En esta presentación, revisaremos los esfuerzos realizados en la construcción de esta teoría y esta metodología, y que se nutre de investigación en ciencia de datos, ingeniería informática para la colecta masiva de datos, teoría de redes, estadística, y también de la sociología y de las ciencias políticas.