Visualización e interpretación de las interacciones en los mensajes de autolesiones no suicidas (ANS) en Twitter

Esther Martínez-Pastor, David Atauri-Mezquida, Miguel Ángel Nicolás-Ojeda, Marian Blanco-Ruiz
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Abstract

Las autolesiones no suicidas (ANS) son un fenómeno en auge según indican numerosas entidades como UNICEF y afectan en gran medida a los jóvenes. Nuestro objetivo es descubrir qué tipos de usuarios y publicaciónes se dan en Twitter y cómo son las reacciones de la comunidad. ¿Es twitter un lugar en el que encontrar apoyo de otros usuarios y profesionales?, ¿O es twitter un lugar donde se normalizan las conductas autolesivas? Durante un mes hemos descargado los mensajes etiquetados con los hashtags #selfharm, #shtwt o #ouchietwt. A continuación, recuperamos los likes, los retweets y las respuestas agrupando todos los mensajes en conversaciones. Por último, recuperamos la información de los perfiles de los usuarios involucrados. Para cada etiqueta representamos gráficamente la estructura de red que forman las interacciones, siendo los usuarios los nodos de la red y las interacciones (likes, respuestas o retweets) las líneas que unen los nodos. Se puede observar claramente cómo los likes son la interacción más frecuente, y qué perfiles generan mayor respuestas y apoyo. La revisión manual de los mensajes con mayor apoyo nos revela que son en su práctica totalidad mensajes con fotos explícitas de lesiones abiertas. Las respuestas que suscitan son likes, felicitaciones y mensajes de admiración. De los datos obtenidos concluimos que Twitter refuerza las conductas autolesivas, principalmente obteniendo el reconocimiento de la comunidad a través de los likes. Las interacciones entre sujetos que se autolesionan y los profesionales de la salud en Twitter es mínima si no inexistente.
可视化和解释Twitter上非自杀自残(ANS)信息的互动
根据联合国儿童基金会等许多机构的报告,非自杀性自残是一种日益增长的现象,主要影响年轻人。我们的目标是发现Twitter上出现了哪些类型的用户和帖子,以及社区的反应如何。twitter是一个从其他用户和专业人士那里获得支持的地方吗?,还是推特是一个自我伤害行为正常化的地方?一个月来,我们一直在下载带有#selfharm、#shtwt或#ouchietwt标签的帖子。然后,我们通过将所有消息分组到对话中来检索点赞、转发和回复。最后,我们从相关用户的配置文件中检索信息。对于每个标签,我们图形化地表示形成交互的网络结构,用户是网络中的节点,交互(点赞、回复或转发)是连接节点的线。你可以清楚地看到“赞”是最频繁的互动,以及哪些个人资料能产生最多的回应和支持。对最受支持的信息的手工回顾显示,它们几乎都是带有开放性损伤的明确照片的信息。他们的反应是“赞”、“祝贺”和“赞赏”。从数据中我们得出结论,Twitter加强了自我伤害行为,主要是通过点赞获得社区认可。在推特上,自残者和医疗专业人员之间的互动是最小的,如果不是不存在的话。
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