Tableau: ¿Puede describir brevemente la tarea del Health Media Collaboratory?
Glen Szczypka, subdirector de Health Media Collaboratory Nuestra misión está relacionada con los datos para el bien público. En los últimos diez años, Internet y las redes sociales se popularizaron. Ahora, tenemos una pantalla frente a nosotros todo el tiempo.
Recibimos innumerables mensajes con datos. Esos mensajes pueden hacernos tomar muy malas decisiones para nuestra salud. Por lo tanto, deseamos estudiar esos datos, sacar partido de ellos y usarlos para mejorar la salud de las personas.
Tableau: Si soy principiante en el análisis de datos de redes sociales, ¿qué debo tener en cuenta? ¿Puede darme algún consejo para analizar datos de redes sociales con Tableau?
Glen: Lo primero que debe comprender es que los datos provenientes de las redes sociales son “datos sucios”. El hecho de usar una palabra clave no significa que encontrará la respuesta que busca en un tuit.
Debe saber que el tuit que observa refleja el comportamiento que usted trata de estudiar. Por lo tanto, debe limpiar sus datos provenientes de redes sociales antes de introducirlos en Tableau.
En el front-end de un tuit, puede encontrar alrededor de cuatro fuentes de información. Pero en el back-end de un tuit, puede haber entre 20 y 25 tipos de metadatos diferentes.
Tableau es una herramienta excelente para trabajar con tuits. Se obtienen datos de latitud y longitud. Tableau funciona muy bien con esos datos. Permite trazar los tuits en un mapa con círculos que representan clústeres. Trabaja muy bien con las variables de los metadatos que hay en los tuits.
Tableau: ¿Qué tipo de datos analizan?
Glen: Recopilamos datos de distintas plataformas de redes sociales: Tumblr, Twitter, Facebook, YouTube y WordPress. La próxima plataforma que usaremos es Foursquare. Foursquare se basa en la geolocalización y eso nos parece muy interesante. El entorno de los datos de redes sociales cambia con rapidez. Surgen nuevas plataformas. Cada vez que se publican datos en ellas, intentamos recopilarlos.
En Health Media Collaboratory, se analizaron tuits de un año entero en los que se hacía referencia al hecho de fumar cigarrillos a fin de identificar las mejores oportunidades para captar la mayor atención posible.
Tableau: ¿Cómo usan Tableau con esos datos de redes sociales?
Glen: Muchos de nuestros proveedores de fondos (p. ej., el CDC, el National Cancer Institute) pueden ver los gráficos. Ellos buscan respuestas rápidas. No quieren leer un informe de 20 o 30 páginas. Solo quieren observar un gráfico y comprenderlo gracias a algunas referencias simples.
Muchos de nuestros proveedores de fondos (p. ej., el CDC, el National Cancer Institute) pueden ver los gráficos. Ellos buscan respuestas rápidas. No quieren leer un informe de 20 o 30 páginas. Solo quieren observar un gráfico y comprenderlo gracias a algunas referencias simples.
Tableau: ¿Puede darnos un ejemplo del tipo de información que obtienen visualizando los datos provenientes de redes sociales?
Glen: Estamos haciendo un análisis sobre las personas que hablan de dejar de fumar en Twitter. Tomamos datos de un año y los trazamos en un histograma. Allí vemos picos.
Entonces, comunicamos a las organizaciones de control del tabaco que esos pueden ser buenos momentos para dirigirse a esas personas. Esas organizaciones pueden usar sus recursos de manera eficaz teniendo en cuenta el comportamiento de los usuarios de Twitter.
Tableau: ¿Qué valor tiene visualizar datos provenientes de las redes sociales?
Glen: El valor es la información que se adquiere al mirar un gráfico. Se obtiene una respuesta inmediata a partir de 1,7 millones de tuits trazados en un histograma semanal que permite ver picos. La información salta a la vista.
A mí me importa mucho que las cosas se vean bien. Creo que es algo muy relevante. Quizá parezca superficial, pero creo que el modo en que se presentan los datos tiene mucha importancia.