Articulo de opinion sobre las redes sociales

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Articulo de opinion sobre las redes sociales

Significado de la formación de opinión

Dependemos de nuestros teléfonos inteligentes para el trabajo, la escuela, nuestra vida personal y social.    ¿Cuándo fue la última vez que salió de casa sin su teléfono y siguió adelante? Internet se ha convertido en una parte importante de nuestra vida cotidiana.    También lo han hecho las redes sociales. Y está teniendo un impacto en los adolescentes de hoy.

Los medios sociales pueden ser algo bueno, pero si los adolescentes se sienten alguna vez incómodos con algo que ven o leen en las redes sociales, deben confiar en sus propios sentimientos y hablar con alguien: un padre, un profesor u otro adulto de confianza. El acoso, las amenazas y la crueldad en las redes sociales son señales de que la persona que hace esas cosas necesita ayuda.

Lamentablemente, todo lo que ofrece la tecnología tiene un lado feo. Aunque el acoso no es un concepto nuevo, las redes sociales y la tecnología han llevado el acoso a un nuevo nivel. Se convierte en una amenaza más constante y siempre presente: el ciberacoso. Las leyes y reglamentos antiacoso del Estado de Rhode Island definen el acoso y el ciberacoso de la siguiente manera:

Cada 7 minutos un niño es acosado. Desgraciadamente, la intervención es escasa, ya que sólo interviene un adulto en el 4% de los casos, y un compañero en el 11%. Un asombroso 85% de los casos de acoso no se abordan.

Preguntas para el debate sobre las redes sociales

Hoy en día, la mayoría de la gente utiliza las redes sociales online no sólo para estar en contacto con sus amigos, sino también para encontrar información sobre temas relevantes o para difundir información. Aunque se ha investigado mucho sobre la formación de opiniones, se sabe poco sobre los factores que influyen en que un usuario de las redes sociales online difunda o no información. Para responder a esta pregunta, creamos un modelo basado en agentes y simulamos la difusión de mensajes en las redes sociales utilizando un modelo de proceso latente. En nuestro modelo, variamos cuatro tipos de contenido diferentes, seis tipos de red diferentes, y variamos entre un modelo que incluye un modelo de personalidad para sus agentes y otro que no. Descubrimos que el tipo de red sólo influye débilmente en la distribución del contenido, mientras que el tipo de mensaje influye claramente en el número de usuarios que reciben un mensaje. El uso de un modelo de personalidad ayudó a conseguir resultados más realistas.

Aunque la cantidad de información que reciben los usuarios ha cambiado a través de las redes sociales, también hay que tener en cuenta que ahora la información se puede personalizar a través de la interacción individual de los usuarios con la red y su estructura (DeVito, 2017). En Internet, los usuarios pueden encontrar casi cualquier información que busquen. Sin embargo, la cantidad de información disponible en Internet es ahora tan grande que los usuarios ya no son capaces de consumir toda la información. Además, los usuarios también encuentran información contradictoria en Internet. La creciente disponibilidad de información en Internet ha llevado al desarrollo de sistemas de recomendación (Adomavicius y Tuzhilin, 2005). Con el objetivo de facilitar a los usuarios la selección de la información, estos sistemas analizan la información disponible, la filtran según criterios específicos y ofrecen a los usuarios recomendaciones adaptadas a sus necesidades (Burke, 2002).

Opiniones sobre internet

Hoy en día, la mayoría de la gente utiliza las redes sociales online no sólo para estar en contacto con sus amigos, sino también para encontrar información sobre temas relevantes o para difundir información. Aunque se ha investigado mucho sobre la formación de opiniones, se sabe muy poco sobre los factores que influyen en que un usuario de redes sociales online difunda o no información. Para responder a esta pregunta, creamos un modelo basado en agentes y simulamos la difusión de mensajes en las redes sociales utilizando un modelo de proceso latente. En nuestro modelo, variamos cuatro tipos de contenido diferentes, seis tipos de red diferentes, y variamos entre un modelo que incluye un modelo de personalidad para sus agentes y otro que no. Descubrimos que el tipo de red sólo influye débilmente en la distribución del contenido, mientras que el tipo de mensaje influye claramente en el número de usuarios que reciben un mensaje. El uso de un modelo de personalidad ayudó a conseguir resultados más realistas.

Aunque la cantidad de información que reciben los usuarios ha cambiado a través de las redes sociales, también hay que tener en cuenta que ahora la información se puede personalizar a través de la interacción individual de los usuarios con la red y su estructura (DeVito, 2017). En Internet, los usuarios pueden encontrar casi cualquier información que busquen. Sin embargo, la cantidad de información disponible en Internet es ahora tan grande que los usuarios ya no son capaces de consumir toda la información. Además, los usuarios también encuentran información contradictoria en Internet. La creciente disponibilidad de información en Internet ha llevado al desarrollo de sistemas de recomendación (Adomavicius y Tuzhilin, 2005). Con el objetivo de facilitar a los usuarios la selección de la información, estos sistemas analizan la información disponible, la filtran según criterios específicos y ofrecen a los usuarios recomendaciones adaptadas a sus necesidades (Burke, 2002).

Debate sobre las redes sociales a favor pdf

Hoy en día, la mayoría de la gente utiliza las redes sociales online no sólo para estar en contacto con sus amigos, sino también para encontrar información sobre temas relevantes o para difundir información. Aunque se ha investigado mucho sobre la formación de opiniones, se sabe muy poco sobre los factores que influyen en que un usuario de redes sociales online difunda o no información. Para responder a esta pregunta, creamos un modelo basado en agentes y simulamos la difusión de mensajes en las redes sociales utilizando un modelo de proceso latente. En nuestro modelo, variamos cuatro tipos de contenido diferentes, seis tipos de red diferentes, y variamos entre un modelo que incluye un modelo de personalidad para sus agentes y otro que no. Descubrimos que el tipo de red sólo influye débilmente en la distribución del contenido, mientras que el tipo de mensaje influye claramente en el número de usuarios que reciben un mensaje. El uso de un modelo de personalidad ayudó a conseguir resultados más realistas.

Aunque la cantidad de información que reciben los usuarios ha cambiado a través de las redes sociales, también hay que tener en cuenta que ahora la información se puede personalizar a través de la interacción individual de los usuarios con la red y su estructura (DeVito, 2017). En Internet, los usuarios pueden encontrar casi cualquier información que busquen. Sin embargo, la cantidad de información disponible en Internet es ahora tan grande que los usuarios ya no son capaces de consumir toda la información. Además, los usuarios también encuentran información contradictoria en Internet. La creciente disponibilidad de información en Internet ha llevado al desarrollo de sistemas de recomendación (Adomavicius y Tuzhilin, 2005). Con el objetivo de facilitar a los usuarios la selección de la información, estos sistemas analizan la información disponible, la filtran según criterios específicos y ofrecen a los usuarios recomendaciones adaptadas a sus necesidades (Burke, 2002).