Una reflexión sobre los análisis cuantitativos: sociometrías y analíticas.
Argumentan algunos que comprender el mundo online es muy sencillo desde el Big Data. Si uno desea visibilizar la estructura y sus dinámicas digitales sólo debe encontrar los nodos, determinar las aristas que los unen, y listo, se tiene la comunidad formada por un conjunto de clústers, cohesionados en mayor o menor medida (depende del número de aristas). O en el caso de que la persona pretenda entender ciertas conductas, sólo se requiere de contar, con software a la mano, el número de likes, reacciones y publicaciones de la cuenta (por año) para estimar cuál es la cantidad de perfiles que interactúan, el grado de lealtad de la comunidad, engagement, entre otros términos marketeros.
También dicen que esta forma big-datera de comprender es a prueba de error: cualquier gráfica que se obtiene desde correlaciones y programaciones informáticas representa la realidad de manera fidedigna. Con respecto a los sociogramas se piensa que más que herramientas metodológicas o epistemológicas son una cuestión ontológica, es decir, son la realidad por sí misma, sin mediadores, sin interpretaciones, sin ningún ruido que tergiverse la impresión neutral del mundo digital; total, el mapa es la realidad, los datos son las conductas.
Sin embargo, a pesar de que el argumento tiene mucho sentido, sobre todo porque las herramientas computacionales permiten descargar a gran escala una cantidad de datos caóticos, para digerirlos en gráficas y datos legibles para la capacidad humana; su mirada también es parcial ya que no entiende lógicas, dinámicas y cuestiones afectivas que superan el lenguaje binario, el conteo de likes o las correlaciones entre nodos y aristas.
Si bien es cierto que los nodos y aristas reflejan a su modo lo que se estudia (quién conecta con quién, o cuál es la red de conversaciones que permitió que un hashtag tuviera relevancia), el grafo, por sí mismo, no revela las relaciones desde la calidad y no la cantidad. En efecto, las aristas no sólo aristas, son relaciones humanas, las cuales, tienen un aspecto simbólico y afectivo que no se puede medir en número de conexiones. Una persona (representada en nodo) puede tener menos conexiones que otra e influir más en ciertos temas que la persona más conectada. Y esto es porque detrás de la arista hay aspectos que no se ven desde el software y sus analíticas: la cercanía de las personas, la afectividad que se tiene por ciertos vínculos, el significado de la relación, etc.
Lo mismo ocurre si se habla de la temática de los likes (o reacciones). No todos se pueden equiparar con el mismo significado. Hay algunos que tienen mucha relevancia, otros que significan amor, otros ironía, algunos similitud y unos últimos reconocimiento. La condición humana que posibilita la resignificación de la dimensión digital trasciende cualquier conteo incesante de likes para determinar qué página está haciendo mejor las cosas en términos de marketing; no siempre la que tiene más likes tiene aristas (interacciones) de más calidad.
Último ejemplo: una arista que representa un follow de una persona hacia un candidato político no necesariamente quiere decir que sea un votante o seguidor afín. Las urnas no se alimentan de likes y follows, sino de votos que en términos cualitativos son muy diferentes a estas prácticas digitales. Algo parecido dice Trejo en el libro “Redes sociodigitales en México”, cuando subraya que los usuarios, en Twitter, se vuelven seguidores de un candidato no sólo porque simpatizan con él, sino por otras razones tales como la curiosidad o porque no comparten los mismos puntos de vista. En fin, votante no es equiparable a seguidor en digital.
Evitemos las confusiones categoriales. Método no es lo mismo que realidad estudiada. Los grafos y los software de medición, extracción y visualización de datos son técnicas pensadas desde una epistemología de carácter estadístico que direcciona los hallazgos. Los softwares tienen su propia forma de pensar (han sido programados por humanos), no son máquinas que revelan la realidad de forma universal y neutral. Así, el mapa reticular (grafo) o los datos numéricos que resultan del cálculo no representan ontológicamente la realidad estudiada, sino son una manera (un método) de ordenar lo investigado para llegar a conclusiones, y al mismo tiempo, nublar otras respuestas (por ejemplo, el significado de un like) que necesitan otro tipo de modos más cualitativos y que involucran trabajo de campo (salir de la pantalla).
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Referencias
Winocur, R. & Sánchez, J.A. (coord.) (2015). Redes sociodigitales en México. DF: Consejo Nacional Para las Culturas y las Artes.
