El análisis de subjetividad colectiva en redes sociales

Moreno Sandoval, Luis Gabriel

El análisis de subjetividad colectiva en redes sociales

dc.contributor.advisor	Pomares Quimbaya, Alexandra
dc.contributor.author	Moreno Sandoval, Luis Gabriel
dc.contributor.evaluator	Alvarado, Jorge Andrés
dc.contributor.evaluator	León Guzmán, Elizabeth
dc.contributor.evaluator	Ureña López, Luis Alfonso
dc.date.accessioned	2023-03-13T18:18:41Z
dc.date.available	2023-03-13T18:18:41Z
dc.date.created	2023-01-11
dc.description.abstract	Esta investigación analiza el comportamiento de las Redes Sociales Digitales (RSD) que se construyen a partir de las relaciones, interacciones, expresiones de estados privados y comportamientos de los participantes en la red y la subjetividad colectiva inherente en ella, definida como el análisis automático del conjunto de denominadores comunes de las formas de pensar, sentir y actuar de los miembros de un colectivo social, expresado lingüísticamente en el corpus compartido y sus interacciones. Para ello, se construyó un sistema análogo en capas o aros de cebolla denominado COSSOL, el cual sigue una aproximación híbrida para integrar clasificadores de Machine Learning provenientes de los constructos de la Lingüística Computacional y la Sociología Computacional en el marco de un estudio de caso para la red social Twitter, constituyendo una contribución a las comunidades científicas centradas en el estudio de las estructuras sociales emergentes en las redes sociales digitales y en la expresión lingüística de los estados privados presentes en el contenido compartido en dichos escenarios. La validación del modelo se realizó mediante pruebas estadísticas de cointegración a las métricas de cada constructo para las comunidades presentes en los aros de cebolla. Los resultados señalan las comunidades que mejor propagan sus expresiones subjetivas frente al tema divulgado cuando estas tienen una mayor densidad de la red y una polaridad común. Además, las comunidades más estables en términos de polaridad frente a un tópico, son aquellas en donde sus integrantes están altamente conectados. Por el contrario, las comunidades que tienen un mayor índice de centralidad en un subconjunto de integrantes no presentan una mayor estabilidad en la subjetividad colectiva frente a un tópico divulgado en esa comunidad.	spa
dc.description.abstractenglish	This research aims to analyze the behavior of Digital Social Networks (DSN), built from the relationships, interactions, expressions of private states, and behaviors of the participants in the network. The collective subjectivity analysis was defined as the automatic analysis of the common denominators of the ways of thinking, feeling, and acting of the members of a social collective, which are expressed linguistically in the shared corpus and structurally in their interactions. For this purpose, an onion-ring system called COSSOL was built in the framework of a case study for the social network Twitter, which follows a hybrid approach to integrate Machine Learning classifiers from the Computational Linguistics and Computational Sociology constructs. The system constitutes a contribution to the scientific communities focused on studying emerging social structures in digital social networks and on the linguistic expression of the private states inherent to the content shared in such scenarios. The validation of the model performs a statistical cointegration test on the metrics of each construct for the communities present in each onion ring. The results show that some com munities better propagate their subjective expressions against the disclosed topic when they have a higher network density and a common polarity. In addition, the most stable com munities in polarity towards a topic are those whose members are highly connected. On the contrary, communities with a higher centrality index in a subset of members do not present greater stability in collective subjectivity concerning a topic disclosed in that community.	spa
dc.description.cvlac	https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001094092	spa
dc.description.degreelevel	Doctorado
dc.description.degreename	Doctor en Ingeniería
dc.description.googlescholar	https://scholar.google.com/citations?user=kzjq-QsAAAAJ&hl=es	spa
dc.description.orcid	https://orcid.org/0000-0001-8853-2455	spa
dc.description.sponsorship	CAOBA - Centro de excelencia y apropiación que apoya el uso de las tecnologías de Big Data y Data Analytics	spa
dc.format	PDF
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.63701
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/63701
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería
dc.publisher.program	Doctorado en Ingeniería
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Redes sociales digitales
dc.subject	Estructura de redes
dc.subject	Análisis de subjetividad colectiva
dc.subject	Análisis de sentimiento
dc.subject.armarc	Doctorado en ingeniería - Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.armarc	Redes sociales	spa
dc.subject.armarc	Subjetividad	spa
dc.subject.keyword	Digital social networks
dc.subject.keyword	Network structure
dc.subject.keyword	Collective subjetivity analysis
dc.subject.keyword	Sentiment analysis
dc.title	El análisis de subjetividad colectiva en redes sociales	spa
dc.title.english	The analysis of collective subjectivity in social networks	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctorado