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El rival de Twitter, Hive Social, se ha vuelto viral en los últimos días, pero ¿qué es?

Kevin Jiang «Twitter Rival Hive Social Has Gone Viral in Recent Days — but What Is It?», thestar.com. 23 de noviembre de 2022.

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Ante los problemas que está habiendo con Twitter debido a la compra de Elon Musk. La plataforma Hive Social, creada en 2019, es una de las alternativa que combina funciones por las que se caracteriza Twitter con las más destacadas de Instagram. La plataforma de redes sociales, actualmente sólo para móviles, se ha disparado en usuarios en los últimos días, pero ¿merece la pena?

Con la nueva gestión de Twitter y mientras circulan los temores por su futuro, multitud de usuarios están huyendo del sitio en busca de alternativas, o al menos están creando cuentas en esas plataformas, por si acaso.

Una de las estrellas emergentes que se ha hecho con la página de tendencias es una aplicación exclusiva para móviles llamada Hive Social, que se ha disparado en popularidad esta semana con la afluencia de refugiados de Twitter.

Hive superó el millón de usuarios el lunes por la noche después de encabezar la lista de tendencias de Twitter, y el martes siguió creciendo, ganando 250.000 nuevos usuarios durante la noche. Actualmente es la aplicación gratuita número 2 en la App Store de Canadá, lo que no está mal para una plataforma desarrollada por un estudiante universitario y codificador autodidacta.

¿Qué es Hive Social?

En pocas palabras, Hive es como el hijo predilecto de Twitter e Instagram, con características que recuerdan a MySpace. Permite publicar textos, fotos, vídeos y encuestas.

La creadora de Hive, Kassandra Pop, de 24 años, fundó la app en 2019 tras desilusionarse con las plataformas de redes sociales más populares y sus algoritmos, según su página web. Como tal, la plataforma afirma no tener algoritmos que decidan lo que los usuarios ven.

En su lugar, las publicaciones aparecen en orden cronológico en tu feed sin preferencia, a diferencia de Twitter, cuyo algoritmo promueve el contenido que cree que te interesa. No hay marcas azules que puedan amplificar tus publicaciones ni opciones de pago para aumentar tu exposición. Por ahora, Hive no tiene anuncios.

Aparte de las cuentas que sigues, la pestaña Descubrir de Hive contiene contenido de tendencia de usuarios que no sigues. Esto incluye secciones para temas individuales, incluyendo memes, mascotas, viajes y más. Al igual que en Twitter, los usuarios pueden comentar, volver a publicar contenidos en sus propias cuentas o darles «me gusta» para mostrar su apoyo.

A diferencia de Twitter, Hive ofrece opciones de personalización del perfil más profundas. Además de la imagen de perfil y la foto de portada habituales, los usuarios pueden elegir un tema de color con el que coincidan todos sus botones, indicar sus pronombres o signos astrológicos e incluso hacer que se reproduzcan determinadas canciones cada vez que alguien visite su perfil.

Otra diferencia importante es que Hive no tiene límite de caracteres, lo que es a la vez una bendición y una maldición: he leído mensajes que parecen más bien novelas.

¿Merece la pena el bombo y platillo?

Eso depende de tus preferencias personales, pero hay algunos inconvenientes importantes que debes tener en cuenta.

Actualmente, Hive Social está dirigida por sólo tres personas: Pop y dos desarrolladores no identificados, uno de los cuales se incorporó el viernes. Como tal, puede que no sea el servicio más fluido; por ejemplo, los usuarios han informado de frecuentes caídas y fallos en los últimos días con su creciente base de usuarios.

Otro problema evidente es que Hive permite actualmente que más de una persona comparta un nombre de usuario, lo que supone un riesgo de suplantación de identidad. Una búsqueda rápida revela al menos 20 usuarios diferentes con el mismo nombre de usuario @elonmusk. Sin embargo, Pop dijo a Insider que su equipo está trabajando para solucionar el problema.

Pop también dijo que el sitio actualmente no tiene moderadores de contenido, aunque está trabajando en una estrategia para moderar las publicaciones mediante algoritmos y personal humano. Por ahora, confía en que los usuarios denuncien por sí mismos los contenidos perjudiciales, como el gore o la explotación infantil.

Por último, Hive es obviamente una aplicación mucho más pequeña que Twitter. La comunidad es comparativamente pequeña, hay menos publicaciones que mirar y carece de la pulcritud de sus competidores multimillonarios. Que eso sea bueno depende de ti.

Compromiso de los usuarios con los tuits de artículos científicos: un análisis a gran escala y multidisciplinar

Fang, Z., Costas, R. & Wouters, P. User engagement with scholarly tweets of scientific papers: a large-scale and cross-disciplinary analysis. Scientometrics (2022). https://doi.org/10.1007/s11192-022-04468-6

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Este estudio investiga hasta qué punto los usuarios de Twitter se comprometen con los tweets académicos de artículos científicos a través de cuatro tipos de comportamientos de compromiso de los usuarios, es decir, me gusta, retuitear, citar y responder. Sobre la base de una muestra de 7 millones de tuits académicos de artículos de la Web of Science, los resultados muestran que los «me gusta» son la métrica de participación más frecuente, ya que abarcan el 44% de los tuits académicos, seguidos de los «retuits» (36%), mientras que las citas y las respuestas sólo están presentes en el 9% y el 7% de todos los tuits académicos, respectivamente.

Desde un punto de vista disciplinario, los tuits académicos del ámbito de las Ciencias Sociales y Humanidades son más propensos a provocar la participación de los usuarios que los de otros ámbitos temáticos. La presencia del compromiso de los usuarios está más asociada a otros factores basados en Twitter (por ejemplo, el número de usuarios mencionados en los tuits y el número de seguidores de los usuarios) que a factores basados en la ciencia (por ejemplo, las citas y los lectores de Mendeley de los artículos tuiteados). A partir de estos resultados, este estudio arroja luz sobre la posibilidad de aplicar métricas de compromiso de los usuarios para medir niveles más profundos de recepción de información académica en Twitter.

Comportamientos y actitudes de los estadounidenses en Twitter

The Behaviors and Attitudes of U.S. Adults on Twitter. Washington, D.C.: Pew Research, 2021

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Aproximadamente una cuarta parte de los adultos estadounidenses utilizan ya Twitter, y el sitio se ha convertido en un espacio en el que los usuarios obtienen noticias, discuten temas como los deportes, entablan una comunicación personal o escuchan a los funcionarios electos.

El Centro de Investigación Pew ha realizado recientemente una encuesta en profundidad entre los adultos estadounidenses que utilizan Twitter, con el fin de conocer mejor sus comportamientos y experiencias en el sitio, así como sus actitudes hacia el servicio. La encuesta incluyó un subconjunto de encuestados que compartieron sus perfiles de Twitter con fines de investigación, lo que permitió cotejar sus respuestas a la encuesta con su actividad real en Twitter.

Como en muchas de las encuestas Pew sobre tecnología y plataformas en línea, este estudio revela que los usuarios de Twitter informan de una mezcla de experiencias positivas y negativas en el sitio. Por ejemplo, el 46% de estos usuarios dicen que el sitio ha aumentado su comprensión de los acontecimientos actuales en el último año, y el 30% dicen que les ha hecho sentirse más comprometidos políticamente. Por otro lado, el 33% de los usuarios afirman haber visto mucha información engañosa o inexacta, y el 53% dice que la información inexacta o engañosa es un problema importante en el sitio.

Credibilidad de la información científica en los medios sociales: variaciones según la plataforma, el género y la presencia de señales formales de credibilidad

Boothby, Clara, et al. «Credibility of scientific information on social media: Variation by platform, genre and presence of formal credibility cues». Quantitative Science Studies, septiembre de 2021, pp. 1-18.

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En respuesta a los llamamientos para que adopten un papel más activo en la comunicación de los resultados de sus investigaciones, los científicos utilizan cada vez más plataformas abiertas en línea, como Twitter, para participar en la comunicación científica o dar a conocer su trabajo. Dada la facilidad con la que se difunde la desinformación en estas plataformas, es importante que los científicos presenten sus resultados de manera que parezcan creíbles. Para examinar en qué medida la presentación en línea de la información científica se relaciona con su credibilidad percibida, para lo que se diseñaron dos encuestas en Mechanical Turk de Amazon. En la primera encuesta, los participantes calificaron la credibilidad de la información científica en Twitter en comparación con la misma información en otros medios de comunicación, y en la segunda, los participantes calificaron la credibilidad de los tweets con características modificadas: presencia de una imagen, sentimiento del texto y el número de likes/retweets.

Se descubrió que una información similar sobre hallazgos científicos se percibe como menos creíble cuando se presenta en Twitter en comparación con otras plataformas, y que la credibilidad percibida aumenta cuando se presenta con características reconocibles de un artículo científico. En una plataforma tan desconfiada como Twitter, el uso de estas características puede permitir a los investigadores que utilizan regularmente Twitter para la comunicación y la creación de redes relacionadas con la investigación presentar sus hallazgos en los formatos más creíbles.

Corregir públicamente la información errónea en Twitter aumenta el intercambio posterior de contenido tóxico, partidista y de baja calidad

Mohsen Mosleh. Perverse Downstream Consequences of Debunking: Being Corrected by Another User for Posting False Political News Increases Subsequent Sharing of Low Quality, Partisan, and Toxic Content in a Twitter Field Experiment. CHI ’21: Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing SystemsMayo 2021Artículo nº: 182Páginas 1-13https://doi.org/10.1145/3411764.3445642

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Corregir públicamente la información errónea en Twitter no es lo que se debe hacer. Esta es la conclusión de los investigadores del MIT que intentaron corregir cortésmente las publicaciones flagrantemente falsas en las redes sociales.

“Lo que encontramos no fue alentador”, dice el coautor Moshen Mosleh, un investigador afiliado de la Sloan School of Management del MIT, cuyo estudio apareció esta semana en Nature. Las correcciones educadas a los tweets inexactos en los hechos desencadenaron una avalancha de información errónea y lenguaje tóxico. «Retwittearon noticias que tenían una calidad significativamente más baja y un sesgo partidista más alto, y sus retweets contenían un lenguaje más tóxico».

La corrección puede hacer que los usuarios estén más atentos a la precisión, mejorando así su posterior intercambio. Alternativamente, es posible que las correcciones no mejoren el intercambio posterior, o incluso sean contraproducentes, al hacer que los usuarios se sientan a la defensiva o al desviar su atención de la precisión (por ejemplo, hacia varios factores sociales). En el estudio se identificaron 2.000 usuarios que compartieron noticias políticas falsas en Twitter y respondieron a sus tweets falsos con enlaces a sitios web de verificación de hechos. Se encontraron evidencias causales de que la corrección disminuye la calidad y aumenta la inclinación partidista y la toxicidad del lenguaje de los retweets posteriores de los usuarios (pero no tiene un efecto significativo en los tweets primarios).

Así viajaba por Twitter el rastro de la covid-19 antes de que estallara la pandemia

Así viajaba por Twitter el rastro de la covid-19 antes de que estallara la pandemia

SINC 26/1/2021 19:04 CEST

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Un análisis de tuits enviados entre finales de 2019 y principios de 2020 en España y otros seis países europeos revela una preocupación creciente por casos de neumonía y tos seca, que luego se asociarían con el coronavirus. El estudio propone el uso de las redes sociales como una herramienta de alerta temprana y vigilancia de las epidemias.

Twitter cierra la cuenta de Sci-Hub

Lea nuestra investigación y noticias sobre COVID-19.

La semana pasada, Twitter suspendió permanentemente la cuenta de Sci-Hub, el sitio web que ha publicado millones de copias de libre acceso de artículos científicos pirateados de revistas bajo barreras de suscripción. Según según la fundadora de Sci-Hub, Alexandra Elbakyan Twitter dijo que Sci-Hub había violado su política contra la promoción de «productos falsificados».

Según los propietario de la cuenta de Sci-Hub en esta cuenta, con 180.000 seguidores, no se cómete ninguna infracción, solamente se habla de acceso abierto, por lo que consideran que es un error o una forma de censura. Además, el hecho se produjo poco después de la sentencia del Tribunal de Justicia indio qué decidió bloquear el acceso a Sci-Hub en ese país.

¿Tuitear o no tuitear? Esa es la cuestión: una revisión sistemática sobre el uso de las redes sociales para aumentar el impacto de la investigación en salud

 

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“To tweet or not to tweet? This is the question”: A systematic review on the use of social media to increase the impact of health research (Preprint), Journal of Medical Internet Research, 10.2196/15607, (2019).

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Los investigadores en todas las disciplinas utilizan cada vez más las redes sociales para compartir sus publicaciones en Internet, llegando a diferentes audiencias. En los últimos años, se han desarrollado indicadores específicos del impacto en las redes sociales (por ejemplo, Altmetrics), para complementar los indicadores bibliométricos tradicionales (por ejemplo, conteo de citas, índice h). En la investigación en salud, no está claro si el impacto en las redes sociales también se traduce en impacto en la investigación.

El objetivo principal de este estudio fue revisar sistemáticamente la literatura sobre el impacto del uso de las redes sociales en la difusión de la investigación en salud. El objetivo secundario era evaluar la correlación entre Altmetrics y las métricas tradicionales basadas en citas.

Para ello se realizó una revisión sistemática para identificar estudios que evaluaron el uso de las redes sociales para difundir artículos publicados en revistas relacionadas con la salud. Se analizaron específicamente los estudios que describieron estudios experimentales o correlacionales que vinculan el uso de las redes sociales con los resultados relacionados con la bibliometría. Se realizaron búsquedas en las bases de datos Medline, Embase y CINHAL utilizando una estrategia de búsqueda predefinida (PROSPERO: CRD42017057709). Se realizó una selección de estudios independientes y duplicados y extracción de datos. Dada la heterogeneidad de los estudios incluidos, resumimos los hallazgos de forma narrativa.

Los resultados muestran que de un total de 18,624 citas recuperadas, se incluyeron 51 estudios: 7 (14%) ‘estudios de impacto’ (que respondieron al objetivo primario) y 44 (86%) ‘estudios correlacionales’ (que respondieron al objetivo secundario). Los estudios de impacto informaron resultados mixtos, pero sufrieron muchas limitaciones, incluido el uso de intervenciones de baja intensidad inadecuada y corta duración. La mayoría de los estudios correlacionales sugirieron una asociación positiva entre la bibliometría tradicional y las métricas de las redes sociales (por ejemplo, número de menciones) en la investigación en salud.

Conclusiones: Se identificó una evidencia sugestiva pero no concluyente sobre el impacto del uso de las redes sociales en el aumento del número de citas en la investigación en salud. Se necesitan más estudios mejor diseñados para evaluar mejor el vínculo causal entre el impacto en las redes sociales y la bibliometría. Ensayo clínico.

La estabilidad de las métricas de Twitter: un estudio sobre las menciones de publicaciones científicas en Twitter no disponibles

 

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Fang Z, Dudek J, Costas R. The Stability of Twitter Metrics: A Study on Unavailable Twitter Mentions of Scientific Publications. J Assoc Inf Sci Technol. 2020;115

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Este estudio investiga la estabilidad de los recuentos de publicaciones científicas en Twitter a lo largo del tiempo. Para esto, se realizó un análisis de los estados de disponibilidad de más de 2.6 millones de menciones en Twitter recibidas por las 1.154 publicaciones científicas más tuiteadas registradas por Altmetric.com hasta octubre de 2017.

Los resultados muestran que las menciones en Twitter para estas publicaciones altamente tuiteadas, sobre El 14,3% ya no estaba disponible en abril de 2019. La eliminación de los tweets por parte de los usuarios es la razón principal de la falta de disponibilidad, seguida de la suspensión y protección de las cuentas de usuario de Twitter. 

Este estudio propone dos medidas para describir las estructuras de difusión de publicaciones en Twitter: grado de originalidad (es decir, la proporción de tweets originales recibidos por un artículo) y Grado de concentración (es decir, el grado en que los retweets se concentran en un solo tweet original). Se observó que las métricas de Twitter de publicaciones con un Grado de originalidad relativamente bajo y un Grado de concentración relativamente alto corren un mayor riesgo de volverse inestables debido a la posible desaparición de sus menciones en Twitter. 

A la luz de estos resultados, se destaca la importancia de prestar atención al riesgo potencial de conteos inestables de Twitter, y la importancia de identificar las diferentes estructuras de difusión de Twitter cuando se estudian las métricas de Twitter de publicaciones científicas.

 

Un conjunto de datos de más de 140 millones de tuits sobre COVID-19 podría ayudar a representar la propagación y los efectos de la pandemia mundial de coronavirus.

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Este gráfico muestra los bigrams más comunes (dos palabras que aparecen juntas) en los tweets. (Crédito: Georgia State U.)

 

Banda, Juan M., Tekumalla, Ramya, Wang, Guanyu, Yu, Jingyuan, Liu, Tuo, Ding, Yuning, & Chowell, Gerardo. (2020). A Twitter Dataset of 150+ million tweets related to COVID-19 for open research (Version 4.0) [Data set]. Zenodo. http://doi.org/10.5281/zenodo.3738018

 

El trabajo es parte de una investigación que recopila y rastrea las conversaciones en las redes sociales para aclarar los patrones de movilidad durante los desastres naturales.

Juan Banda, profesor asistente de ciencias de la computación en la Universidad Estatal de Georgia, dirige el proyecto y trabaja con epidemiólogos y científicos de datos. Los investigadores actualizarán el conjunto de datos cada dos días y podrían tener implicaciones de gran alcance.

«En un escenario futuro, contar con estos datos permitirá a los investigadores estar mejor preparados y construir sistemas para detectar la transmisión comunitaria, e idear intervenciones para no estar en la situación que estamos ahora», dice Juan Banda

 

El trabajo proporciona una visión única del brote, que incluye información sobre viajes, desplazamiento, diagnósticos, tratamiento y un registro histórico del momento.

«Este conjunto de datos», dice Chowell, «permitirá a los investigadores investigar la propagación de información errónea relacionada con COVID-19, estudiar el cambio en los comportamientos y sentimientos de la población a medida que el virus se propaga en diferentes áreas geográficas y cuantificar los efectos de los esfuerzos de distanciamiento social y cambios en los patrones de movilidad humana en el transcurso de la pandemia «.

«Estos datos proporcionan otra visión del impacto de la pandemia», dice Banda. «Si bien la mayoría de los esfuerzos se centran en las tasas de infección, las hospitalizaciones y el número de muertes por uso epidemiológico, nuestro conjunto de datos se puede utilizar para medir de dónde obtienen la información las personas (o la desinformación) y medir el sentimiento de las personas con respecto a las medidas que nuestro gobierno es tomar y más «.