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Os pesquisadores que dependem fortemente de dados de mídia social quando se estuda o comportamento humano foram advertidos de que essas informações podem ser muito facilmente distorcida.
Os cientistas da computação da Universidade McGill em Montreal e Carnegie Mellon University em Pittsburgh, disse em um artigo publicado ontem na revista Science que trick-ciclistas estavam falhando em detectar as falhas nos dados.
E, no entanto, nos últimos anos, tem havido uma explosão de estudos sobre o comportamento humano usando as mídias sociais como um barômetro para todos os tipos de previsões sobre o mundo em que vivemos agora.
"Muitos desses papéis são usados para informar e justificar decisões e investimentos entre o público e na indústria e no governo", disse o professor assistente de ciência da computação McGill Derek Ruths.
Ele acrescentou: "O traço comum em todas estas questões é a necessidade de pesquisadores para ser mais conscientes do que estão realmente analisando ao trabalhar com dados de mídia social."
Os boffins ofereceu uma lista de "desafios" enfrentados pelos pesquisadores que respigar suas estatísticas a partir de dados de mídia social.
- Diferentes plataformas de mídia social atrair usuários diferentes - Pinterest, por exemplo, é dominado por mulheres com idade entre 25-34 - Contudo, os pesquisadores raramente corretas para a imagem distorcida dessas populações pode produzir.
- Publicamente dados disponíveis ingredientes utilizados na pesquisa de mídia social nem sempre fornecem uma representação precisa de dados global da plataforma - e os pesquisadores são geralmente no escuro sobre quando e como provedores de mídia social, filtrar seus fluxos de dados.
- O projeto de plataformas de mídia social pode ditar a forma como os usuários se comportam e, portanto, o que o comportamento pode ser medido. Por exemplo, no Facebook a ausência de uma "antipatia" botão faz com que as respostas negativas para o conteúdo mais difícil de detectar do que positivo "Curtir".
- Um grande número de spammers e bots, que se disfarçam de usuários normais em mídias sociais, se erroneamente incorporados em muitas medições e previsões do comportamento humano.
- Pesquisadores relatam frequentemente resultados para grupos de fáceis de classificar os usuários, os tópicos e eventos, fazer novos métodos parecem mais precisa do que realmente são. Por exemplo, os esforços para inferir orientação política dos usuários do Twitter atingir quase 65 por cento de precisão para os usuários típicos - embora estudos (com foco em usuários politicamente ativos) têm reclamado de 90 por cento de precisão.
Apesar das deficiências óbvias encontrados em tais dados, Ruths permaneceu otimista sobre os pesquisadores que usam a mídia social em seus estudos, se eles enfrentar os problemas apontados pelo prof e seus colegas.
O Social Media para grandes estudos de papel Comportamento pode ser visto aqui . ®
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