Políglotas en Twitter: redes sociales a caballo entre lenguas o cómo una historia podría dar la vuelta al mundo

Los medios sociales son internacionales: usuarios de diferentes culturas y lenguas crean y comparten contenido. Sin embargo, en el paisaje de la comunicación digital emergen barreras lingüísticas. Con el avance hacia la diversidad de lenguas y el acceso universal, la visión de un Internet cosmopolita se ha topado con la frontera de la lengua.

Esta imagen de Eric Fischer ilustra las fronteras nacionales y lingüísticas en Twitter.

Language boders in Twitter.

Comunidades lingüísticas de Europa en Twitter. Los tuits están localizados sobre un mapa de Europa y los colores representan las distintas lenguas de los tuits. Trabajo de Eric Fischer.

Por otro lado, este vídeo del blog de Twitter muestra cómo las noticias se difunden a través de lenguas y países: representa el flujo global de tuits tras el terremoto de Japón en 2011.

¿Cómo pueden dar la vuelta al mundo las historias de los medios sociales? Los expatriados, los miembros de comunidades minoritarias, diásporas y estudiantes de lenguas desempeñan un papel importante en la formación de redes transnacionales, mediante la creación de vínculos sociales a través de fronteras. Ethan Zuckerman acuñó el término “bridgebloggers” (blogueros-puente) para definir a aquellos blogueros que intentan conectar sus comunidades locales con una audiencia global. Y me pregunté si existen los “tuiteros-puente”.

Con la ayuda de la profesora Jennifer Golbeck, busqué usuarios multilingües de Twitter para comprobar si están a caballo entre diferentes grupos lingüísticos en su red social. Utilicé la herramienta de análisis de redes sociales Gephi para visualizar las redes de 92 usuarios multilingües en Twitter. Además, creamos unas estadísticas para diferenciar los tipos de redes mediante propiedades que pudieran medirse. Descubrimos que las redes sociales con dos grupos lingüísticos distintos se pueden clasificar en tres tipos: grupos lingüísticos separados, grupos lingüísticos integrados y grupo lingüístico periférico. Las visualizaciones que incluyo más abajo son tres ejemplos que representan cada uno de estos tres tipos.

¿Cómo “leer” las visualizaciones de redes sociales en Twitter? Cada visualización representa con nodos a los seguidores de un usuario multilingüe en Twitter y a las personas que sigue. Las líneas acabadas en flechas son enlaces que representan la relación “seguidor de” y “seguido por”. Los colores de los nodos representan la lengua que cada persona usa en Twitter o si son políglotas. Determinamos la lengua de cada persona mediante la identificación automática de la lengua que usó en sus últimos 30 tuits.

Gatekeeper network

Grupos lingüísticos separados en la red social de un usuario que escribe en inglés y francés en Twitter. Hay un grupo de personas que escriben en francés a la derecha (verde) con conexiones dispersas con un grupo de personas que escriben en inglés a la izquierda (rosa). Los colores oscuros representan usuarios bilingües y los nodos amarillos no tienen datos. Visualización creada por Irene Eleta con la herramienta Gephi.

Union type

Grupos lingüísticos integrados en la red social de un usuario que escribe en griego e inglés en Twitter. El grupo de personas que escriben en griego en la izquierda (turquesa) está mezclado con el grupo de personas que escriben en inglés en la derecha (rosa) y hay muchos usuarios bilingües (violeta y verde oscuro). Los nodos amarillos no tienen datos. Visualización creada por Irene Eleta con la herramienta Gephi.

Peripheral type

Grupo lingüístico periférico en la red social de un usuario que escribe en inglés y portugués en Twitter. El grupo periférico de personas que escriben en portugués está a la derecha (verde) del grupo dominante de personas que escriben en inglés (rosa). Los colores oscuros representan usuarios bilingües y los nodos amarillos no tienen datos. Visualización creada por Irene Eleta con la herramienta Gephi.

Los medios sociales, los medios de comunicación de masas y los ciudadanos están interconectados en redes complejas. Por ejemplo, cuando compartimos con nuestros seguidores en Twitter un vídeo de Youtube, una foto de Pinterest o una noticia de la BBC estamos conectando con otras personas de muchas maneras: compartiendo, enviando mensajes, haciendo comentarios o siguiendo las actualizaciones de alguien. En esta selva de conexiones, algunos tipos de redes pueden ser más efectivos que otros para la difusión de noticias de unas lenguas a otras y expandir nuestra curiosidad más allá de nuestros temas habituales. Sospechamos que los grupos lingüísticos integrados están tan interconectados entre sí que las noticias tienen más posibilidades de saltar de un grupo al otro. En última instancia, queremos fomentar la creación de puentes entre lenguas que no existían antes.

En lugar de limitar a los usuarios multilingües a usar una sola lengua, las plataformas de los medios sociales deberían permitirles elegir múltiples lenguas de manera dinámica y deberían facilitar la traducción con herramientas lingüísticas en la interfaz y un botón “Traducir” que enlazara las traducciones con el tuit original, como hace el botón “retuitear”. Además, las plataformas de medios sociales podrían recomendar recursos y personas de lenguas distintas. Si facilitamos que los políglotas subtitulen o traduzcan su contenido preferido y lo compartan con la audiencia que deseen, podrán conectar las islas lingüísticas de Internet. Y las historias darán la vuelta al mundo.


Si desea conocer más detalles sobre esta investigación, lea el artículo en inglés en la revista de investigación Computers in Human Behavior. La pre-publicación está disponible gratuitamente en www.ieleta.com. Autoras: Irene Eleta y Jennifer Golbeck, iSchool y Human-Computer Interaction Lab, Universidad de Maryland.

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