1. Cohesió social, anàlisi de xarxes i Twitter: una mirada sociològica
Durant la darrera dècada han aparegut una pluralitat d’enfocaments metodològics que faciliten l’anàlisi sociològica des del prisma de les interaccions establertes a espais d’internet com Twitter. Aquestes propostes cobreixen un ampli aspecte tècnic que van des de l’anàlisi semàntica (Schwerin et al., 2013; Hutu i Gilbert, 2014) fins a l’anàlisi estructural (Hansen et al., 2010; Cheong i Cheong, 2011), passant per tota classe d’anàlisis quantitatives (Pennacchiotti i Popescu, 2011; Lin i Kolcz, 2012) i qualitatives (Postill i Pink, 2012; Bonilla i Rosa, 2015).
La forta orientació empírica i matemàtica de les investigacions centrades en l’anàlisi d’interaccions en xarxes socials fa que tot sovint s’invisibilitzi la importància que tenen des del punt de vista de la teoria social. Tal com he defensat en altres ocasions (Morales i Gras, 2017), els entorns digitals comprenen només una part de la socialització humana, però permeten el seguiment d’allò que es pot considerar, per part de múltiples i diversos plantejaments cientificosocials, la unitat mínima d’anàlisi social: la interacció entre agents socials.
La cohesió social és un concepte analític fortament vinculat a la noció d’interacció social. El concepte va ser utilitzat per la segona generació d’analistes de xarxes socials (Festinger, 1950; Lewin, 1952) per a designar «el conjunt de forces que operen sobre un individu per fer-lo romandre a un grup». De llavors ençà, l’anàlisi de xarxes ha treballat amb diversos indicadors i conceptes operatius de cohesió social, a voltes més explicitats, i a voltes menys.
Un dels indicadors per a mesurar la cohesió en una xarxa és el concepte de densitat relacional —és a dir, la porció d’interaccions que es materialitzen de les possibles en la xarxa. Des d’aquest punt de vista, una xarxa més densa és més cohesiva. Un altre indicador important és el concepte de centralització de grau d’entrada —és a dir, el grau de concentració de les interaccions en una xarxa des del punt de vista del receptor de les interaccions. Aquelles comunitats més centralitzades ens remeten a modes de cohesió més verticals i a lideratges forts. Com que les xifres de densitat en comunitats de Twitter sempre són baixes, aquí ens fixarem sobretot en la centralització de grau d’entrada, per a observar diferències entre grups.
L’anàlisi del grau o la intensitat de cohesió de diferents comunitats pot resultar d’interès; però encara més interessant pot resultar d’observar els modes o les formes de cohesió que coexisteixen en una o diverses xarxes. L’algoritme Louvain Multinivell (Blondel et al., 2008) per a la detecció comunitària ens permet identificar els criteris utilitzats pels participants d’una xarxa a l’hora de relacionar-se entre si, articulant d’aquesta manera estructures socials i modes de legitimació de les mateixes (Morales i Gras, 2017).
En conseqüència, en aquesta anàlisi s’implementaran les següents proves a les dades:
- identificació de les xifres de densitat en les xarxes, per a poder conèixer el grau general de cohesió en la xarxa;
- identificació comunitària, per a poder identificar les estructures que deriven de les interaccions entre els agents en la xarxa i comprendre les diferències entre els esdeveniments estudiats;
- identificació de les xifres de centralització de grau d’entrada en les xarxes i en les comunitats, per a poder detectar diferències entre comunitats pel que fa als tipus de lideratge.
Addicionalment, s’analitzaran les interaccions entre els participants pertanyents a diferents comunitats, per a identificar quina de les dues xarxes articula modes de cohesió més exclusius i quines interseccions entre comunitats diferents són més fèrtils en les dues xarxes. Tot plegat s’estudiarà des de la perspectiva de l’homofília/heterofília intercomunitària —és a dir, la tendència dels participants de la xarxa a mantenir relacions endogrupals o exogrupals.