Social Univ 2.0: Monitorización del entorno digital social universitario

Abstract

Social-Univ 2.0 es una aplicación web que monitoriza el ecosistema digital de universidades con presencia en redes sociales. Su objetivo es, mediante tecnologías del lenguaje humano, analizar comentarios de la red social Twitter, así como los metadatos asociados, y relacionar actores mediante los mensajes en los que estos intervienen en un período de tiempo. Para iniciar el estudio social, el sistema requiere la definición de palabras claves que definan con precisión a la universidad que se desea observar en el entorno social. Estas palabras claves pueden ser identificadores (ej. @nickname), hashtags u otros elementos identificativos que señalen a una entidad digital en cuestión. A continuación, el sistema descarga comentarios de Twitter y los analiza semánticamente para valorar las diferentes posturas (ej. opiniones positivas, negativas y neutrales) que cada actor tiene respecto a otros, así como su influencia en el entorno digital-social. Por último, se muestra al usuario la información social analizada mediante grafos, perfiles y nubes de palabras en una interfaz que permite filtrar el análisis por periodos inferiores a 6 meses. Todo lo anterior permite a Social-Univ 2.0: (I) facilitar tanto el estudio de interacciones sociales y sus matices, como el análisis de grupos sociales y sus comportamientos; (II) identificar a actores sociales relevantes e influyentes, así como los temas comunes en determinados grupos sociales; y (III) y favorecer la medición del impacto de campañas y eventos. Una descripción más detallada del sistema completo se puede encontrar en [MFG19].

Social-Univ 2.0 is a web application that monitors the university digital ecosystem in social networks. Its aim is, through human language technologies, to analyze comments on Twitter, as well as their meta-data, and to extract their social relations in a time period. To begin a social study, the system requires to define keywords that define precisely the university to be observed in its social environment. These keywords can be the identifier in social networks (e.g. @nickname), hashtags or other digital elements representative of the digital entity in question. Next, the system downloads and analyzes tweets semantically to assess the different stances (e.g. positive, negative and neutral opinions) of each actor regarding others, as well as its influence in the digital and social environment. Finally, the analyzed social information is shown to the user via graphs, profiles and word clouds in an interface that allows filtering this analysis in periods of 6 or less months. All of the above allows to Social Univ 2.0 to: (I) ease the study of social interactions and its nuances, as well as the analysis of social groups and their behaviour; (II) identify relevant and influential social actors as well as common topics in groups; and (III) help to measure impacts from campaigns and events. A more detailed description of the whole system can be found in [MFG19].