Cómo analizar mejor los grandes datos sociales

Big data es grande, por así decirlo, y la frase de moda suele ir acompañada de términos asociados, como minería de datos, aprendizaje automático, inteligencia computacional, web semántica y redes sociales. Investigación publicada en el Revista internacional de computación en la nube examina los datos masivos en este contexto y se pregunta cuál es la mejor manera de analizar los datos masivos sociales con herramientas de última generación que nos permitan extraer nuevos conocimientos.

Las redes sociales y las redes sociales representan un vasto recurso de información con cientos de millones de personas que usan docenas de herramientas, como Twitter, Instagram y Facebook a diario y publican miles de millones de actualizaciones, imágenes, videos y mucho más. Toda esta información, gran parte de la cual es de acceso público, bien podría extraerse para obtener conocimiento útil que, a su vez, podría ser útil para una amplia gama de terceros en varios tipos de negocios, organizaciones sin fines de lucro, fuerzas del orden, aquellos en comercio y marketing, investigadores en socioeconomía, salud y muchos otros campos.

Brahim Lejdel de la Universidad de El-Oued en El-Oued, Argelia, señala que la combinación de tecnologías de macrodatos y algoritmos tradicionales de aprendizaje automático ya ha dado lugar a algunos desafíos nuevos e interesantes para las redes sociales y las redes sociales. Entre los desafíos está la mejor manera de procesar, almacenar, representar y visualizar los vastos depósitos de información que representan los grandes datos.

La nueva investigación utiliza un enfoque híbrido de sistemas y algoritmos de múltiples agentes. Ofrece lo que Lejdel describe como un «nuevo enfoque que puede extraer entidades y sus relaciones de los grandes datos sociales». Esto, sugiere, permitirá a los investigadores extraer conocimiento significativo de los grandes datos. Lejdel señala que la investigación sobre big data y redes sociales está en pañales, por supuesto. Cada pequeño paso en la investigación nos acerca a la comprensión y el uso de big data y a abordar esos desafíos.

En el trabajo actual, propone lo que describe como «un modelo conceptual que ayude a los tomadores de decisiones y a los clientes a encontrar las soluciones más relevantes que están actualmente disponibles para extraer, administrar, controlar, analizar y visualizar el conocimiento en las redes sociales para mejorar las experiencias de los usuarios y servicios.»