Detecção Automática de Bolhas Sociais no Twitter em uma Rede de Usuários de Tecnologia

Abstract

O fenômeno de Bolhas Sociais é conhecido em diversas áreas e pesquisas estão sendo feitas para analisar seu impacto na sociedade. Se caracteriza pela limitação dos indivíduos ao acesso a informações que tem afinidade e a falta de acesso a informações divergentes ou diferentes das de seu interesse. Os profissionais de tecnologia não estão a salvo das bolhas sociais, e com o objetivo de medir o fenômeno para esses profissionais, esse trabalho busca detectar bolhas sociais no Twitter utilizando-se de métricas de redes complexas em uma rede de usuários relacionados às 10 Linguagens de Programação mais utilizadas em 2016. Foram coletados 1.226.744 tweets, 896.556 perfis e seus seguidores. A Homofilia por linguagem apresentou que os perfis ligados à linguagem de programação JavaScript apresentam maior homofilia que as demais linguagens analisadas, seguida por Python e Java. Desta forma observa-se que essas comunidades estão mais inseridas em uma bolha social.