Este documento describe dos casos de estudio que utilizan métodos digitales y análisis de grandes datos para investigar la comunicación y el periodismo en la era digital. En el primer caso, se combinaron métodos digitales y cualitativos para estudiar el videoactivismo en Facebook, YouTube y TwitCasting. En el segundo caso, se utilizó web scraping para recopilar noticias de Google News y analizar la cobertura de los medios noticiosos. Ambos casos destacan las ventajas y limitaciones de los métodos digitales y la importancia de combinarlos con enfoques cual

1. Big Data y Métodos Digitales, nuevas
formas de investigación en Comunicación y
Periodismo en la era digital. Dos casos de
estudio
Ana Lúcia Nunes & Tania Lucía Cobos
U. Federal do Rio de Janeiro (BR) y U. Tecnológica de Bolívar (CO)

2. Nunes & Cobos
UFRJ & UTB
Los algoritmos desarrollados por las grandes compañías
tecnológicas como Facebook, Twitter, Google, entre otras,
han favorecido la generación de enormes volúmenes de
datos, estructurados, semiestructurados y no estructurados,
almacenados en bases de datos públicas y privadas, a las
que genéricamente se les ha llamado Big Data.

3. La aparición de estas grandes bases de datos transformó a
internet en un amplio campo para la investigación científica
y social. Tales pueden ser exploradas y explotadas para
analizar complejos fenómenos sociales y culturales
abordados desde cualquier perspectiva, incluyendo la
comunicación y el periodismo.
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4. Aún así, hay que tener presente que el Big Data afronta
grandes retos: ética en la captura de los datos, privacidad,
actualización, sesgo, entre otros.
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5. Los digital methods como alternativa metodológica
El análisis del Big Data requiere del uso o dominio de
determinados softwares que permitan procesar y visualizar
estos enormes conjuntos de datos, dado que la capacidad
humana para hacer un análisis manual es reducida.
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6. Los Digital Methods poseen ciertas ventajas comparadas
con los métodos tradicionales: costo, velocidad,
exhaustividad, detalle, entre otros; y también, relacionados
con la rica contextualización proporcionada por la estrecha
relación entre los datos y las propiedades del medio
(plataformas, sitios web…)
Para Rogers (2015) los métodos digitales son técnicas para
el estudio de los cambios sociales y las condiciones
culturales usando datos en línea.
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7. Es importante puntuar que estos métodos, además son
“experimentales y situacionales” (Rogers, 2015), ya que
son construidos, en algunas ocasiones, sobre dispositivos
que pueden dejar de funcionar o simplemente
desaparecer, como páginas webs o determinadas
funcionalidades de las redes y medios sociales en
internet.
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8. Estos facilitan la automatización pero no reemplazan en
lo absoluto el criterio interpretativo del investigador; los
datos hablan y las correlaciones se muestran, pero lo
que significan, implican, sugieren, lo que deduce o infiere
de esto es tarea del investigador, mismo que a su vez
debe ser consciente de las limitaciones estas técnicas.
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9. Caso 1: Investigando con
métodos digitales en
Facebook, YouTube y
TwitCasting
Nunes & Cobos
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Investigación doctoral de
enfoque mixto, combinó
métodos digitales (cuanti) con
métodos cuali tradicionales
(investigación participante y
entrevistas semiestructuradas).

10. Caso 1: Investigando con
métodos digitales en
Facebook, YouTube y
TwitCasting
Nunes & Cobos
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Las dinámicas desarrolladas en Facebook, YouTube y
TwitCasting eran fundamentales para comprender el
videoactivismo como un proceso comunicativo de forma
completa.
Se utilizó Netvizz para captura de datos en Facebook,
Nvivo para generar nubes de etiquetas y categorizar los
datos para su análisis, y Gephi para la visualización.

11. Caso 1: Investigando con
métodos digitales en
Facebook, YouTube y
TwitCasting
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Netvizz resultó estar limitado debido a las restricciones de
privacidad impuestas por Facebook, las dinámicas propias
de la investigación y de la API.
Los principales problemas enfrentados fueron: 1) la
eliminación de la fanpage de unos de los medios
estudiados; 2) la fecha de captura puede determinar que
un específico contenido sea o no capturado, una vez que
los usuarios y las páginas cambien sus configuraciones de
privacidad.

12. Caso 1: Investigando con
métodos digitales en
Facebook, YouTube y
TwitCasting
Nunes & Cobos
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Los datos de YouTube fueron inicialmente capturados
manualmente. Luego se realizó una segunda recolección,
utilizando el software YouTube Data Tools.
En relación a TwitCasting, una plataforma usada para
videostreaming a través de móviles e integrada con
Twitter, los datos fueron capturados de forma manual, por
no haber, al menos en ese momento, una herramienta
específica para la captura de datos en esta plataforma.

13. Caso 2: Investigando a los
medios noticiosos en
Google News
Nunes & Cobos
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Investigación doctoral de enfoque
mixto, combinó métodos digitales
(cuanti)  web scraping; con métodos
cuali tradicionales (entrevistas
presenciales y consulta documental) y
etnogafía virtual (entrevistas virtuales
semiestructuradas).

14. Caso 2: Investigando a los
medios noticiosos en
Google News
Nunes & Cobos
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Para hacer una captura masiva de las noticias en Google
News se recurrió a los servicios de un desarrollador quien
diseñó un bot scraper que realizó la tarea de captura bajo
los parámetros dados por la investigadora.
Se resalta la necesidad de comprender qué es minería de
datos, cómo funciona el web scraping y nociones básicas
de programación (incluyendo jerga). Eso facilitó
enormemente la comunicación con el desarrollador.

15. Caso 2: Investigando a los
medios noticiosos en
Google News
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Toda técnica informática tiene también limitaciones y que
afecta la captura de los datos.
Las noticias capturadas se exportaron a Microsoft Excel.
Primero fueron curados manualmente y luego se usaron
tablas dinámicas, eliminación de duplicados, filtrados y
ordenamientos para el análisis de los datos. Asimismo, se
generaron las gráficas con este.

16. Caso 2: Investigando a los
medios noticiosos en
Google News
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También se usó Tag Cloud Generator para, a partir de los
titulares capturados, hacer nubes de etiquetas e identificar
visualmente los términos que se repetían con mayor
frecuencia.
Finalizada la investigación, las bases de datos generadas
se dispusieron para descarga libre en el DDD de la UAB.

17. Nunes & Cobos
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Existe un desafío para los científicos sociales que deben
entender de técnicas informáticas y aprender el manejo de
programas para la captura, procesamiento y visualización
que implica una curva de aprendizaje.
La automatización en la captura y procesamiento de los
datos requiere en algún momento de trabajo manual
(particularmente en la depuración de los mismos).

18. Nunes & Cobos
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La combinación con técnicas tradicionales de
investigación, particularmente las cualitativas, para obtener
resultados complementarios entre sí.
La automatización no reemplaza en lo absoluto el análisis
y raciocinio que hace de los datos quien investiga.

19. Nunes & Cobos
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