Tweetando Separadamente: Aplicando Análise de Rede para Detectar Clusters de Exposição Seletiva no Twitter

Os usuários do Twitter veem conteúdo principalmente dos outros usuários que escolhem seguir. Redes de usuários conectados no Twitter definem o conjunto de conteúdo ao qual cada usuário está exposto. Desenvolvemos um método de Cluster de Exposição Seletiva (SEC) para estudar essas redes conectadas e seus padrões de discussão no Twitter. Para ilustrar o método SEC, coletamos redes de conexões entre usuários que falaram sobre um tópico compartilhado: o discurso do Estado da União do Presidente dos EUA em 2012. A análise de clusters foi aplicada para identificar subgrupos de usuários que estavam densamente interconectados. Esses usuários seguiam usuários de seu próprio cluster mais do que se conectavam a usuários em outros clusters. Em cada cluster, os principais distribuidores de informações—os usuários hub—foram identificados, juntamente com as hashtags, hyperlinks e nomes de usuários mais mencionados no conteúdo das mensagens. Cada um desses indicadores foi rotulado em termos de sua orientação política. Uma análise dos padrões resultantes de exposição seletiva sugere que os usuários participam de interações fragmentadas e formam grupos divididos nos quais as pessoas sintonizam um segmento restrito da ampla gama de fontes de informação orientadas politicamente. Discutimos os pontos fortes e fracos do método proposto de Cluster de Exposição Seletiva.