Fuentes digitales: un caso de estudio sobre la recuperación de la Memoria Histórica

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1/ Se ha publicado mi artículo “Fuentes digitales: un caso de estudio sobre la recuperación de la Memoria Histórica en España en Twitter” en Culture & History Digital journal, en un monográfico coordinado por el proyecto @hismedi. Voy a intentar contarlo en un hilo 👇

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2/ El artículo propone una metodología cuantitativa para valorar perfiles en Twitter teniendo en cuenta su aceptación dentro de un grupo por la fortaleza de sus conexiones y la percepción externa mediante un conjunto de indicadores https://t.co/OBsxm2eKxR

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3/ La aceptación se mide por los parámetros de la red de conexiones tanto declaradas (seguidores/seguidos) como dinámicas (menciones) entre el grupo: -Número de conexiones -Centralidad e intermediación en la red -Page Rank

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4/ Los indicadores de la percepción externa miden la proporción entre seguidores y seguidos, su actividad y el impacto de sus tweets https://t.co/Eiv5K3w98Q

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5/ Según estos indicadores el perfil se clasifica en un role -Altavoces (su mensaje se amplifica) -Networkers (alta interacción, amplificación moderada) -Retuiteadores (retuitean mucho) -Replicadores (contestan mucho) -Monologuistas (no les retuitean) -Comunes (poca actividad) https://t.co/tDA5n7ZxF8

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6/ El impacto se mide con el h-index, un coeficiente utilizado para medir la calidad de las publicaciones científicas (https://t.co/Ybk5AKwOyg) La adaptación a Twitter es: -Los artículos son los tweets -La citas son los RTs https://t.co/sbBul1OCjd

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7/ La metodología se ha aplicado a un conjunto de perfiles en Twitter que hablan preferentemente sobre la II República, la Guerra Civil y la Dictadura de Franco. En la imagen se pueden ver los tweets publicados por estos perfiles y los RTs que recibieron https://t.co/H64lOnbnRb

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8/ La distribución de roles en este conjunto de perfiles muestra que los más frecuentes son los altavoces y los networkers. La mayoría de los usuarios en Twitter tienen un h-index inferior a 4, valor superado por casi todo el grupo analizado https://t.co/TXUbsDG92B

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9/ Observando la relación entre el ratio de red (seguidores/seguidos) y el ratio de RT_in (RTs recibidos/ tweets publicados) vemos que existe un grupo de perfiles que teniendo menor el ratio de red que otros, son más difundidos https://t.co/jbQRaTj0ia

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10/ Algo similar, pero en menor medida, ocurre entre el ratio de red (seguidores/seguidos) y el h-index. Hay casos en los que con menor el ratio de red que otros, tienen un h-index más alto https://t.co/3fqIUGuJQK

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11/ Entre el ratio de RTs_in y el h-index existe una mayor proporción. Ambos indicadores miden el impacto de los tweets, pero de distinta manera. El h-índex evalúa la capacidad de impacto repetitiva, mientras que ratio RT_in proporciona el promedio de RTs por tweet https://t.co/akXxyMM38o

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12/ Aquí se puede ver el grafo de las relaciones declaradas (seguidores/seguidos). El tamaño de los nodos es proporcional al número de seguidores y el color de los nodos corresponde a los tres subgrupos que se forman (rojo, verde y azul) https://t.co/Uv0CQ33R14

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13/ La red dinámica de menciones es menos densa que la estática y aflora cuatro subgrupos (amarillo, morado, verde y rojo). El tamaño de los nodos es proporcional al número de menciones recibidas https://t.co/HXrcqJBQHw

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14/ Para hacer la evaluación final se han seleccionado el h-index como indicador externo y el Page Rank de las redes declaradas (seguidores/seguidos) y dinámicas (menciones) https://t.co/A2RjxYcD7T

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15/ En la valoración final el h-index se ajusta con la valoración endógena, dándole más peso a las relaciones dinámicas https://t.co/cAnlBlKI4E

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15/ Si has llegado hasta aquí y tienes interés en conocer el detalle, en este enlace está el artículo completo en html https://t.co/tZNYRVQ26Q y aquí en pdf https://t.co/2MHh6D5uEH

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