Caracterización del sesgo de selección en redes sociales en México a través de algunas características sociodemográficas de sus usuarios



Título del documento: Caracterización del sesgo de selección en redes sociales en México a través de algunas características sociodemográficas de sus usuarios
Revista: Realidad, datos y espacio. Revista internacional de estadística y geografía
Base de datos: CLASE
Número de sistema: 000526636
ISSN: 2007-2961
Autores: 1
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Instituciones: 1Instituto Nacional de Estadística y Geografía, Aguascalientes. México
Año:
Periodo: Jul
Volumen: 13
Número: 2
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español Se ha sugerido que los textos publicados en redes sociales representan una oportunidad para producir información oficial. Por esta razón, varias oficinas nacionales de estadística han comenzado a experimentar con su uso. Por lo tanto, es necesario indagar si las poblaciones de usuarios de dichas redes muestran diferencias importantes con la población general de México, según variables sociodemográficas relevantes; en otras palabras, si resultan representativas o no de acuerdo con dichas variables. La ausencia de representatividad introducirá sesgos en estimaciones. En esta nota nos proponemos llevar a cabo la cuantificación de tales discrepancias utilizando datos de la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares, ediciones 2017-2019. Se hace necesario vincular las respuestas registradas en el cuestionario con los textos publicados por los usuarios de redes que también son informantes. Se abriría, así, la posibilidad de entrenar algoritmos para etiquetar de manera sociodemográfica a los usuarios y a sus publicaciones con el fin de reponderarlos con vista en la reducción (o eliminación) de sesgos. Este es solo un primer paso en el uso de estrategias mixtas (encuestas-redes) en el estudio continuo de temas que interesan a la estadística oficial. Si tiene éxito, podremos considerar otros temas en el cuestionario de cualquier otra encuesta realizada por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía para producir resultados representativos a partir de la información de las redes sociales
Resumen en inglés It has been suggested that texts posted on social networks represent an opportunity to produce official information. For this reason, several national statistical offices have begun to experiment with their use. Therefore, it is necessary to investigate whether the populations of users of these networks show significant differences with the general population of Mexico, according to relevant sociodemographic variables; in other words, whether they are representative or not according to these variables. The absence of representativeness will introduce biases in estimations. In this note, we propose to carry out the quantification of such discrepancies using data from the National Survey on the Availability and Use of Information Technologies in Households 2017-2019 editions. It becomes necessary to link the responses recorded in the questionnaire with the texts published by network users who are also informants. This would open up the possibility of training algorithms for sociodemographic labeling of users and their publications in order to reweight them with a view to reducing (or eliminating) biases. This is only a first step in the use of mixed (survey-network) strategies in the ongoing study of topics of interest to official statistics. If successful, we may consider other topics in the questionnaire of any other survey conducted by the National Institute of Statistics and Geography to produce representative results from information from social network information
Disciplinas: Demografía
Palabras clave: Sociología de la población,
Redes sociales,
Información estadística,
Usuarios de la información,
México
Texto completo: https://rde.inegi.org.mx/index.php/2022/07/06/caracterizacion-del-sesgo-de-seleccion-en-redes-sociales-en-mexico-a-traves-de-algunas-caracteristicas-sociodemograficas-de-sus-usuarios/