Читать книгу La imaginación metodológica - Raúl Trejo Delarbre - Страница 11

César Augusto Rodríguez Cano

El análisis de redes sociales (ARS) es una tradición de investigación de larga data que ha destacado en el contexto de las llamadas tecnologías digitales, en particular para el estudio de las plataformas de redes sociales. Este renovado interés se explica en parte por el advenimiento de uno de los fenómenos culturales más importantes de la época, el big data, en el marco del giro computacional de la cultura (Berry, 2011) y la cuantificación del ser (Swan, 2013), pero también por una coincidencia clave entre esta metodología y los nuevos espacios de socialización digital: su dimensión reticular.

El ARS no se debe confundir con el estudio de plataformas en línea. El análisis de redes sociales o Social Network Analysis es un enfoque cuantitativo creado mucho antes del nacimiento de Internet en el plano de la sociometría o indagación de las relaciones sociales. Para los interesados en la historia de esta metodología, sugiero recurrir a L. Freeman (2004), quien expone cuatro elementos fundacionales de esta tradición de investigación: intuiciones estructurales, datos relacionales sistematizados, imágenes gráficas y modelos matemáticos.

Mi primer encuentro con el ARS¹ fue en el seminario metodológico que tomé en la Escuela de Posgrado en Estudios sobre Educación e Información de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA), a finales de 2013, durante mi año de estancia como Investigador de Posgrado Visitante. No se trató tanto de un curso totalmente dedicado al uso de la metodología y la teoría de grafos, sino al repaso de métodos multivariados entre los cuales pude conocer los fundamentos del ARS para desarrollar mi primera red —dedicada a vínculos interpersonales en Los Ángeles (véase Imagen 1)— y asistir a un taller sobre el software Gephi, dirigido por Zoe Borovsky dentro del curso cuantitativo que impartió Leah Lievrouw, conocida entonces por su libro Alternative and Activist New Media (2011). Al estudiar Twitter como parte de mi tesis doctoral, esta novedad en mi formación se convirtió de inmediato en un aprendizaje alentador al ajustarse a uno de los objetivos de mi estancia de investigación: renovar el repertorio de técnicas y metodologías de investigación en los ambientes digitales. En ese entonces, ya era evidente el protagonismo de las plataformas de redes sociales en la transformación de la vida pública del país, por ejemplo, en términos de consignas ciudadanas con la movilización conocida como #YoSoy132 en el contexto de las elecciones presidenciales en México de 2012.

Así como asistí al seminario cuantitativo, más adelante pude tomar un curso cualitativo con Chris Kelty, quien acababa de publicar el libro Two Bits: The Cultural significance of free software (2008), sobre el enfoque antropológico y las humanidades digitales, lo que complementó mi visión de investigador en el área de estudios de la comunicación y de muchas maneras marcó mi perspectiva de la metodología como un modelo para armar aprendizajes abiertos e incesantes en que lo cuantitativo y lo cualitativo constantemente se traslapan.

Imagen 1

Visualización de mi red social de conocidos en Los Ángeles, 2013

Fuente: Elaboración propia.

Todo esto estuvo enmarcado en la coasesoría de mi proyecto de investigación sobre el uso de Twitter en las elecciones presidenciales de 2012 en México, por parte de Ramesh Srinivasan —junto con Raúl Trejo Delarbre como tutor principal—, quien en ese entonces estaba preparando su libro Whose Global Village? Rethinking How Technology Shapes Our World (2017) y recién había publicado un artículo que me parecía clave para entender las movilizaciones digitales englobadas en la llamada primavera árabe, mucho antes de que la dimensión conectiva se apoderara de la discusión: Bridges between Cultural and Digital Worlds in Revolutionary Egypt (2013). En ese entonces había pocos artículos publicados por investigadores que habían trabajado directamente en estas geografías, que junto con las del movimiento de los indignados en España y el Occupy Wall Street en Estados Unidos, eran parte de la irrupción global de las multitudes conectadas, como teóricamente se les comenzó a llamar a partir de la noción de tecnopolítica (Toret, 2013). A la par, como complemento del ambiente de insurgencia, pero también de la teoría que se respiraba en esos años en Los Ángeles, me escapaba regularmente para escuchar a Manuel Castells en la Annenberg School of Communication de la Universidad del Sur de California, quien acababa de presentar su influyente libro Redes de indignación y esperanza (2012), producto de una mirada de las movilizaciones sociales desde el llamado giro afectivo que había explorado ya desde Comunicación y poder (2009) con perspectivas en red.

Al mismo tiempo, tuve la posibilidad de asistir a un taller de innovación en la investigación en el desbordante MIT Media Lab en Boston, con el equipo de investigación de Ethan Zuckerman, director del Center For Civic Media, en el marco de una gira que me llevó a conocer los espacios, bibliotecas y proyectos del Berkman Center for Internet and Society, de la Universidad de Harvard, la UC Berkeley School of Information (para escuchar a Danah Boyd), y el Center for Ethnography de la Universidad de California en Irvine (en un coloquio con Tom Boellstorff), así como las universidades de Stanford, CalTech, UC Riverside y Santa Barbara, Columbia, la New York University y la New School for Social Research. Asimismo, en un lado de la moneda que me interesaba para reconfigurar la mitología que rodeaba Internet, también dediqué tiempo para recorrer Sillicon Valley, en particular las oficinas de Google, Amazon y Facebook —esta última irónicamente ubicada en Hacker Way—, así como las de Twitter en San Francisco. Un cúmulo de experiencias que me parece importante recordar porque la formación metodológica en cualquier área científica debe considerarse más un aprendizaje holístico relacionado con nuestra historia de vida, que solamente con un curso académico y el desarrollo de un tema de investigación.

Esta experiencia, valga mencionarlo, fue la clave de la propuesta metodológica que realicé en mi tesis doctoral, además de la columna vertebral de los cursos sobre Métodos Digitales Cuantitativos y Métodos Digitales Cualitativos que desde 2017 pude impartir en el Programa de Posgrado en Ciencias Políticas y Sociales de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), en donde redoblé esfuerzos para fortalecer el debate de la cuestión metodológica en los estudios sobre Internet, con el reto de colaborar en el diseño de proyectos de investigación relacionados.

Cabe mencionar que, además del ARS, durante este trayecto como profesor, profundicé mi conocimiento sobre otras técnicas, autores, escuelas y tradiciones relevantes que sugiero conocer, tales como la etnografía digital y el destacado trabajo de Édgar Gómez Cruz, Elisenda Ardèvol, Adolfo Estalella, Tom Boellstorff, Sarah Pink y Christine Hine, entre otros; la escuela de métodos digitales, de la Universidad de Amsterdam, con Richard Rogers a la cabeza; la analítica cultural, propuesta por Lev Manovich para trabajar con grandes cantidades de datos; técnicas emergentes de las que resalto el análisis de sentimientos, el análisis crosesférico y la tecnografía, entre otras tradiciones como el análisis crítico del discurso aplicado a las narrativas en línea.

Respecto al uso de análisis de redes sociales, una de las consideraciones emanadas del seminario en la UNAM y de los incontables ejercicios realizados en clase, fue la propuesta de integrar a manera de taller este análisis con dos posibilidades en la obtención de datos: de arriba hacia abajo (top-down) y de abajo hacia arriba (bottom-up). La primera a partir de la descarga masiva en bases de datos relacionales, un fenómeno conocido como minería de datos, en las cuales las variables no son creadas por el investigador y están a expensas de los alcances y anaqueles del mecanismo de extracción —una situación que ha despertado reflexiones sobre el postempirismo y los riesgos de desarticular la indagación —. No obstante, ha sido reivindicado en la tradición de técnicas de investigación en el que la replicabilidad y validez no necesariamente recaen en categorías preestablecidas (Rose, 2016).

La minería de datos, también conocida como data mining, es la actividad mediante la cual se extraen datos y metadatos de la actividad social en los ambientes digitales, con el objetivo de analizarlos para realizar inferencias con sentido en direcciones que van desde la publicidad y la mercadotecnia hasta el diseño de políticas públicas y la investigación académica. Rogers ha considerado esta información un tipo de datos posdemográficos (2013), mientras que han surgido enfoques más críticos para definir este fenómeno en el marco de la cultura que describe, a partir de nociones como sociedad de la transparencia (Han, 2014), justicia de datos (Dencik, Hintz, Redden y Treré, 2019) o capitalismo de la vigilancia (Zuboff, 2019).

La segunda posibilidad para obtener datos corresponde al modo tradicional y se enfoca en la transición de la creación de matrices a la búsqueda de datos a conveniencia teórica del analista, con la limitante de que el número de campos es mínimo y no puede ser integrado dentro del fenómeno del big data, aunque sí en el marco de las sociedades datificadas como veremos a continuación.