Polarization in social movements on Twitter

Online social networks have become a parallel universe of socialization from which interactive dynamics are generated until recently unknown. From this framework of online communication, different social movements have reached a greater boom and spread. On Twitter these social movements have as a characteristic feature a hashtag (#) that allows cross-cutting the conversation. Although it has become an instrument that makes it possible to agglutinate the conversation in a massive way, we are also emerging voices that warn of the growing manipulation around these forms of socialization. Social workers must pay attention and investigate these means of digital activism in order to understand and avoid these possible manipulations. In this communication we analyze in a longitudinal way different social movements on Twitter. To this end, social movements that have emerged during the last year about phenomena related to the empowerment of women (#metoo, #yositecreo, etc ...), cooperation against natural disasters (#mallorca) and social demands (# pensions). To identify leaderships, detect communities and measure social distances, social network analysis has been used as well as certain algorithms. For the analysis of the conversations, language analysis techniques have been used to optimize the combination of the most common words, giving rise to conversation patterns around certain force ideas. The results achieved show a high level of emotivity in the way of interacting and a significant pattern of polarization in conversations about these movements that is the seed of conflicts and radicalization. The key lies in the way we congregate and converse in networks around those with whom we share our perspectives and opinions about the world. This tendency towards homophily provokes a biased and monolithic vision of reality. In order to counteract these conflicts we must raise the level of self-awareness on the level of homophilia in the way we congregate and converse on online social networks and intervene to increase tolerance for diversity.Online social networks have become a parallel universe of socialization from which interactive dynamics are generated until recently unknown. From this framework of online communication, different social movements have reached a greater boom and spread. On Twitter these social movements have as a characteristic feature a hashtag (#) that allows cross-cutting the conversation. Although it has become an instrument that makes it possible to agglutinate the conversation in a massive way, we are also emerging voices that warn of the growing manipulation around these forms of socialization. Social workers must pay attention and investigate these means of digital activism in order to understand and avoid these possible manipulations. In this communication we analyze in a longitudinal way different social movements on Twitter. To this end, social movements that have emerged during the last year about phenomena related to the empowerment of women (#metoo, #yositecreo, etc ...), cooperation against natural disasters (#mallorca) and social demands (# pensions). To identify leaderships, detect communities and measure social distances, social network analysis has been used as well as certain algorithms. For the analysis of the conversations, language analysis techniques have been used to optimize the combination of the most common words, giving rise to conversation patterns around certain force ideas.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Big social data to organize the mobilization of citizenship

The cities around the world are concentrating the social life around the world. Nowadays our manner of socialization is changing. The emergence of social networking sites, have enabled greater social connectivity, which in turn has allowed the distances between people to be reduced and interactive dynamics to be generated until recently unpublished. This social phenomenon generates large amounts of data, attracting the interest of researchers and academics and is called Big Social Data. Access to these massive amounts of data makes it possible to detect patterns of behavior that are not visible to the naked eye, simply because they can radiate unknown connections to the naked eye. In addition, it is a type of data that, being more or less accessible, in front of others, does not bother the citizens because they are captured without people feeling observed, granting a very important spontaneity in the collection of data. Despite the many expectations it generates, we must qualify that Big Data does not explain things by itself. The voices that warn that Big Data has a lack have been intensified: explain why, the reasons why users of services do what they do, the emotions, feelings and realities that determine their behaviors and attitudes. To cover this gap, Thick Data is needed, that is, the "dense description" of information as a method to analyze phenomena, cultures and relationships between people. In short, it is about understanding that Thick Data and Big Data are complementary tools that have to be used in a balanced way. In the present communication we will show different examples of research with Big Social Data made so far. In that sense, we have investigated the capacity of organization and mobilization that can help to face social emergencies as disasters and catastrophes. As example we will demonstrate how people organized to find victims facing a terrorism attack happened at Strasbourg (France).Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tec

La innovación social en las redes por el empleo

Esto supone considerar el uso aplicado de las redes sociales virtuales a la intervención social como una innovación desde la cual poder observar sus pautas de adopción y difusión. Antes de comenzar la exposición, conviene aclarar la estructura de este trabajo de investigación. Tras este resumen se pone en situación al lector explicando, a través del marco teórico, los argumentos clave en los que se fundamenta esta investigación. En primer lugar, se analizan y contrastan modelos teóricos relacionados con el capital social y su deriva al universo online. A continuación se analiza cómo la aparición de la tecnología social propone nuevas formas de socialización desde los que se configuran relaciones entre profesionales y organizaciones que permiten la trasmisión de información y conocimiento así como la posibilidad de adopción de innovación en este contexto. Posteriormente se describe la red interorganizacional desde la que se aborda la investigación y se indaga si esta configuración planteada de forma virtual puede complementar y proponer nuevas formas de relación y de intercambio de información y conocimiento. A partir de esta coalición, se reflexiona cómo se vienen aplicando metodologías que puedan analizar y medir esta red de manera adecuada. La investigación, centrada en el marco de servicios para la inclusión social activa en un contexto online, también incide en la dicotomía proactiva-paliativa de la intervención social. Se aborda la necesidad de dar relevancia a la fase de inclusión social activa (inserción sociolaboral) como una fase más de la intervención social. Finalmente se describen los resultados alcanzados y se discuten los aspectos más destacados de la aplicación de las redes sociales virtuales al ámbito de la intervención social.Desde la aparición de internet, la metáfora de las redes ha inundado cualquier espacio de la realidad, ya sea offline u online. El sistema social online propone nuevas posibilidades relacionales en torno a cualquier actividad, ya sea entre cualquier grupo de personas u organizaciones. En la actual etapa de consolidación de internet han surgido servicios de redes sociales virtuales que posibilitan nuevas maneras de relación entre las personas. Estos servicios proporcionan posibles oportunidades para cualquier actividad que tenga que ver con la comunicación y el intercambio de información. Compartir, cooperar, coordinarse e intercambiar información y recursos, son acciones colectivas que se facilitan debido a la existencia de las herramientas y servicios que proporcionan los nuevos medios tecnológicos. Es más fácil estar conectados, comunicarse e intercambiar información y ello supone una evolución en la manera de estar juntos y relacionarse. El presente proyecto de tesis nace con la pretensión de conocer cómo se está haciendo uso de estos servicios de redes sociales virtuales en el ámbito profesional, quiénes los usan y para qué. Se trata de observar posibles entornos de relación profesional construidos estratégicamente con esta tecnología social para saber qué tipo de actividad se puede estar dando en ellos y averiguar si en estos nuevos medios de socialización se pueden estar reproduciendo pautas de conectividad que sean un reflejo de la conectividad en la realidad offline. Para ello la investigación se focaliza en un caso concreto que analiza cómo se están aplicando los servicios de redes sociales virtuales en el ámbito profesional, concretamente en la intervención social. Se trata de indagar si las organizaciones y los profesionales de la intervención social están adoptando estas nuevas formas de relación para integrarlas en su labor cotidiana, convirtiéndolas en nuevas soluciones para la comunicación, cooperación y coordinación

Hacia la disrupción digital del Trabajo Social

Hacia la disrupción digital del Trabajo Social Resumen La transformación digital está suponiendo un reto para las organizaciones, los profesionales y la comunidad científica del Trabajo Social. Hasta ahora se han venido incorporando soluciones digitales de forma espontánea y arbitraria, sin que haya modelos que reflexionen y guíen sobre la manera de hacerlo. Esto ha generado mucha incertidumbre en los trabajadores sociales, que desconocen qué medios se deben adoptar, de qué forma y en qué circunstancias. En este artículo revisamos tres modelos desde los que se han venido adoptando evolutivamente soluciones digitales en el Trabajo Social: adaptación, transición y disrupción digital. La adaptación digital ha ido incorporando espontáneamente medios digitales pero que no eran destinados específicamente al ejercicio profesional. La transición digital ha coadyuvado a la digitalización de servicios y procedimientos e incluso el cambio de comportamientos. Mientras que el modelo de la disrupción digital propone un cambio radical en las formas de hacer. Desde el análisis reflexivo de lo que se ha venido haciendo y de hacia dónde nos dirigimos se pretende poner luz al camino que hay que recorrer para que la disciplina-profesión del Trabajo Social no sea desplazada y pierda relevancia en el futuro. Para ello planteamos la necesidad de un campo de especialización, el Trabajo Social Digital que ejerza de palanca de cambio para que, desde una visión transdisciplinar pueda instigar a la disrupción digital del Trabajo Social.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Homophily, Echo chamber, Affective polarization and radicalization against the migration: Case study #Openarms on Twitter

The Mediterranean sea is one of the deadliest migration routes in the world and has once again become a political enclave with the Spanish humanitarian ship called “Open Arms”. This ship was institutionally blocked during a nineteen days cruise, and involved in diplomatic disputes in the divisions in the EU. Media echoed this humanitarian crisis and reopened the debate of migration and asylum policies, especially through Twitter. This social network was used by European politicians to defend and detect their political position and ideas. In reaction to the event and the political positions, citizenship was expressed massively. Various social actors and the NGO OpenArms itself also made use of this social network to request a safe landing, urgent evacuations, manifest and show through multimedia content the situation they were in. The online reaction of the public opinion to this “refugee crisis” has been observed through the netnography and social networks analysis, identifying leaderships. It has been detected communities and social distance through certain algorithms. The results show ideologically similar online communities that leads to affective polarization. The social-emotional online interaction drives to the emergence of collective emotional states, which ends up affecting online behaviors that are shown in conducts in the offline field.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Treatment with tocilizumab or corticosteroids for COVID-19 patients with hyperinflammatory state: a multicentre cohort study (SAM-COVID-19)

Objectives: The objective of this study was to estimate the association between tocilizumab or corticosteroids and the risk of intubation or death in patients with coronavirus disease 19 (COVID-19) with a hyperinflammatory state according to clinical and laboratory parameters. Methods: A cohort study was performed in 60 Spanish hospitals including 778 patients with COVID-19 and clinical and laboratory data indicative of a hyperinflammatory state. Treatment was mainly with tocilizumab, an intermediate-high dose of corticosteroids (IHDC), a pulse dose of corticosteroids (PDC), combination therapy, or no treatment. Primary outcome was intubation or death; follow-up was 21 days. Propensity score-adjusted estimations using Cox regression (logistic regression if needed) were calculated. Propensity scores were used as confounders, matching variables and for the inverse probability of treatment weights (IPTWs). Results: In all, 88, 117, 78 and 151 patients treated with tocilizumab, IHDC, PDC, and combination therapy, respectively, were compared with 344 untreated patients. The primary endpoint occurred in 10 (11.4%), 27 (23.1%), 12 (15.4%), 40 (25.6%) and 69 (21.1%), respectively. The IPTW-based hazard ratios (odds ratio for combination therapy) for the primary endpoint were 0.32 (95%CI 0.22-0.47; p < 0.001) for tocilizumab, 0.82 (0.71-1.30; p 0.82) for IHDC, 0.61 (0.43-0.86; p 0.006) for PDC, and 1.17 (0.86-1.58; p 0.30) for combination therapy. Other applications of the propensity score provided similar results, but were not significant for PDC. Tocilizumab was also associated with lower hazard of death alone in IPTW analysis (0.07; 0.02-0.17; p < 0.001). Conclusions: Tocilizumab might be useful in COVID-19 patients with a hyperinflammatory state and should be prioritized for randomized trials in this situatio

The conditioning of online social networks in the formation of migratory chains of young unaccompanied minors.

The relational uprooting faced by young unaccompanied minors (MENAS) when they undertake a migratory process places them in a situation of extreme vulnerability. Timeshare in the Center for Minors offered relationships between themselves, which are later maintained and reflected on online social networks. The content that can be shared on online social networks could condition the subsequent migratory itinerary travel and the migratory chains that are formed. In this study, the online social media profiles of 50 unaccompanied minors will be analyzed one year after having passed through a Center for Minors located in Malaga (Spain). Through analysis of social networks, netnography and certain algorithms for community detection, cohesion and emotion analysis, the connectivity and interaction patterns shown by these young people in online social networks (Facebook, Instagram) will be analyzed, identifying leaderships and detecting communities that influence the formation of migratory chains. The results show how the patterns of connectivity, interaction and leadership reflect migratory chains. The excess of positivism shown in online social networks influences the decision-making of migratory destinations for other unaccompanied minors. Contradictory emotions are noted around their integration processes that can influence radicalization behaviorsUniversidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tec

Social network services applied to social intervention

Since the appearance of the internet, the metaphor of networks has inundated every corner of reality, whether ‘offline’ or ‘online’. The online social system presents new relational possibilities for every type of activity, whether between groups of persons or organizations. At the current stage of internet consolidation, services found on online social networks have emerged, enabling people to connect in new ways. Such services provide opportunities for all activities involving communication and the exchange of information. Sharing, cooperating, coordinating and exchanging information and resources are collective actions facilitated by the existence of tools and services provided by new technological mediums.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Hacía un modelo de intervención relacional

En la presente comunicación se abordan tendencias que están emergiendo en la sociedad relacionadas con ordenar y gestionar mediante la tecnología social servicios para las personas en los territorios, de organizar redes virtuales interorganizacionales en torno a ciertos asuntos. Se analizan los distintos procesos que se dan entre profesionales que trabajan en organizaciones dedicadas a la intervención social en el marco de redes virtuales, analizando cómo se pueden conformar estratégicamente para aprovechar las sinergias del trabajo en red. Se abordan intangibles tales como la coordinación, la cooperación, la diversidad, el conocimiento, la innovación que dan lugar al alcance de capital social. Se reflexiona acerca de cómo la tecnología como complemento a otras formas de relación puede aportar un importante margen de mejora. Conceptos clave: conectividad, conocimiento, diversidad, innovación, capital social, intervención social Key concepts: connectivity, knowledge, diversity, innovation, social capital, social interventionUniversidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Big Data for social investigation and intervention

La aparición de internet y de su posterior consecuencia, las redes sociales online, han posibilitado una mayor conectividad social, lo que a su vez ha permitido que se minoren las distancias entre las personas y que se generen dinámicas interactivas hasta hace poco inéditas. La adopción masiva y la frecuencia de uso de estos servicios ha dado lugar a un universo paralelo de socialización (Wilson, Gosling y Graham, 2012). Este fenómeno social genera grandes cantidades de datos, atrayendo el interés de investigadores y académicos y siendo denominado Big Social Data (Manovich, 2011). El acceso a estas cantidades masivas de datos posibilita la detección de pautas de comportamientos que a simple vista no son visibles, simplemente porque pueden irradiar conexiones desconocidas a simple vista (Boyd y Crawford, 2012). Además, se trata de un tipo de dato que, siendo más o menos accesible, frente a otros, no molesta a los ciudadanos porque se capturan sin que la gente se sienta observada, otorgando una espontaneidad muy importante en la recogida de los datos. A pesar de las muchas expectativas que genera, hay que matizar que el Big Data no explica las cosas por sí mismo. Se han intensificado las voces que alertan que el Big Data tiene una carencia: explicar el por qué, las razones por las que los usuarios de los servicios hacen lo que hacen, las emociones, sentimientos y realidades que determinan sus comportamientos y actitudes (Boyd y Crawford, 2012). Para cubrir ese vacío Wang (2013) afirma que hace falta el Thick Data, es decir, la “descripción densa” de la información como método para analizar los fenómenos, las culturas y las relaciones entre personas (Geertz, 2003). En suma, se trata de entender que Thick Data y Big Data son herramientas complementarias que han de ser utilizadas de forma equilibrada. En la presente comunicación mostraremos distintos ejemplos de investigación con Big Social Data realizados hasta el momento. De una parte, con Big Social Data veremos un ejemplo de análisis de movimientos sociales en Twitter®. Por otra parte, veremos ejemplos de Thick Data en el análisis de la conectividad y la interacción de organizaciones y profesionales en Facebook® (Castillo de Mesa, 2017). El Big Data ha atraído la atención de investigadores y académicos, no obstante, aun requiere mayor disposición para que se adapten. Estamos ante la oportunidad de desarrollar nuevas herramientas y metodologías, de no quedarnos anclados en las herramientas y metodologías tradicionales que hasta el momento se han utilizado para analizar la realidad social. Es necesario encontrar los mejores medios para analizar estos nuevos datos que están a nuestro alcance y para así poder comprender mejor la sociedad. Los matemáticos e ingenieros están ya desarrollando estas herramientas y metodologías, sin embargo, para darle contenido al Big Data, carecen de la capacidad de diseño, análisis y comprensión de los fenómenos sociales que ofrecemos los investigadores sociales. Es el momento de una formación mucho más interdisciplinar para afrontar con garantías el reto que se nos presenta.La aparición de internet y de su posterior consecuencia, las redes sociales online, han posibilitado una mayor conectividad social, lo que a su vez ha permitido que se minoren las distancias entre las personas y que se generen dinámicas interactivas hasta hace poco inéditas. La adopción masiva y la frecuencia de uso de estos servicios ha dado lugar a un universo paralelo de socialización (Wilson, Gosling y Graham, 2012). Este fenómeno social genera grandes cantidades de datos, atrayendo el interés de investigadores y académicos y siendo denominado Big Social Data (Manovich, 2011). El acceso a estas cantidades masivas de datos posibilita la detección de pautas de comportamientos que a simple vista no son visibles, simplemente porque pueden irradiar conexiones desconocidas a simple vista (Boyd y Crawford, 2012). Se trata de un tipo de dato que no molesta a los ciudadanos porque se capturan sin que la gente se sienta observada, otorgando una espontaneidad muy importante en la recogida de los datos. A pesar de las muchas expectativas que genera, hay que matizar que el Big Data no explica las cosas por sí mismo. Se han intensificado las voces que alertan que el Big Data tiene una carencia: explicar el por qué, las razones por las que los usuarios de los servicios hacen lo que hacen, las emociones, sentimientos y realidades que determinan sus comportamientos y actitudes (Boyd y Crawford, 2012). Para cubrir ese vacío Wang (2013) afirma que hace falta el Thick Data, es decir, la “descripción densa” de la información como método para analizar los fenómenos, las culturas y las relaciones entre personas (Geertz, 2003). En suma, se trata de entender que Thick Data y Big Data son herramientas complementarias que han de ser utilizadas de forma equilibrada. En la presente comunicación mostraremos distintos ejemplos de investigación con Big Social Data realizados hasta el momento. De una parte, con Big Social Data veremos un ejemplo de análisis de movimientos sociales en Twitter®.Universidad de Málag