6.3 Detecting Global / Sequential Learners through Eye-Tracking Technology
6.3.6 Evaluation and Conclusions
para mostrar de un modo más claro el funcionamiento del sistema, se muestra a continuación cómo se representan internamente las relaciones sociales en la red de un menor, lo cual es la base para el análisis que pos- teriormente permite ofrecer los servicios descritos en la sección anterior.
el sistema SNS se basa en el análisis de la información de relaciones de un individuo. esta información se extrae automáticamente a través de los mecanismos que los sitios de redes sociales (Facebook, tuenti u otros) faci- litan. es importante resaltar que estos mecanismos se limitan a proporcio- nar datos de los contactos directos o «amigos» de uno dado, pues el acce- so a contactos indirectos probablemente sería considerado una amenaza para la protección de datos y la intimidad. en consecuencia, el análisis que se puede hacer ha de limitarse a las denominadas «redes egocéntricas» —redes que tienen como centro al individuo en estudio y donde se repre- sentan las personas que le rodean— no siendo posible (pero tampoco ne- cesario, como veremos) analizar los grupos sociales a su alrededor.
aunque esto puede parecer a priori una limitación, la información reca- bada es suficiente para identificar relaciones sociales significativas o patro- nes que tienen interés para aplicaciones particulares. Su uso combinado con los datos recogidos a partir de cuestionarios específicos permite elabo- rar métricas que pueden ayudar a detectar el tipo de usuario, lo que a su vez permite definir los modelos típicos de interacción. Los modelos de comunicación y patrones de interacción en las redes hacen uso de herra- mientas del análisis de Redes Sociales (Social Network analysis, SNa), ba- sando los modelos planteados en los estudios precedentes de estas redes.
La Figura 4 muestra la representación de una red egocéntrica de los contactos de un individuo en Facebook. en dicha representación se identi- fican distintos grupos según la densidad de las relaciones entre los mismos, y así, en la parte superior izquierda vemos un grupo –representado con triángulos– con mucha cohesión interna, donde todos los individuos tienen relación entre sí además de con el usuario central cuya red se modela. esta podría ser la red de familiares o amigos del usuario, por ejemplo. en la parte derecha se identifica otra red –individuos representados como cua- drados– esta vez con un número de interconexiones menor: podría ser el entorno de estudio o trabajo del usuario. y aún se identifica una tercera red –representada mediante rombos– que incluye individuos relacionados con el usuario central pero con muy pocas o ningunas interrelaciones entre sí, y a la cual habría que buscar interpretación.
Figura 4.
Las exploraciones preliminares realizadas permiten mostrar cómo las redes egocéntricas extraídas automáticamente pueden ser utilizadas para identificar relaciones sociales significativas o patrones que tienen interés para aplicaciones particulares. Si se cuenta además con consentimiento explícito para fusionar los datos extraídos por la aplicación con los datos de otras personas, las redes egocéntricas de varios individuos pueden com- binarse para obtener una representación parcial de la estructura social (ver Figura 5).
Figura 5.
La combinación de redes egocéntricas en individuos relacionados per- mite identificar varias aplicaciones potenciales, tales como la identificación de sub–redes, el cómputo de la cercanía de unas personas a otras y la iden- tificación de los distintos actores, sus tipos y sus diferentes estados.
5. conclusiones
el uso de las redes sociales en internet se han generalizado, abriendo nuevas oportunidades de investigación relacionadas con la comprensión de las estructuras sociales y la comunicación. Las actuales redes sociales sólo se pueden utilizar para obtener los datos de los contactos directos o amigos declarados de un individuo (con su autorización) por motivos de privacidad y de seguridad obvios. esto que bien puede entenderse como una ligera limitación, no impide sin embargo la obtención de datos muy valiosos sobre un individuo y sus relaciones. estos datos, combinados con técnicas como el análisis de patrones, el procesamiento de lenguaje natural y las tecnologías de la Web Semántica, permitirán elaborar aplicaciones de vanguardia en la vigilancia y control de los menores en su uso de las redes sociales en internet.
6. agradecimientos
La investigación reseñada en este artículo es parte del proyecto SNS (Social Networks Surveillance), con código de referencia tSi-020110- 2009-374) y ha sido financiada por el Ministerio de industria, turismo y comercio dentro del plan Nacional de investigación científica, desarro- llo e innovación tecnológica 2008-2011 y el Fondo de desarrollo Regio- nal FedeR.
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