Calor ambiental y su efecto en la agresividad en las redes sociales.

Algunos trabajos referenciales sobre este condicionamiento ambiental habían demostrado ya que, por ejemplo, la actitud de cooperación en actividades habituales no solo depende de la buena disposición de las personas, sino también de la temperatura del ambiente. Otros evidenciaron que las tasas de criminalidad aumentan con el calor, tanto en modelos analizados en Estados Unidos como en Europa.   

Lo que ahora se acaba de publicar es un interesante análisis sobre cómo las temperaturas pueden afectar al comportamiento de los usuarios en las redes sociales. El examen, publicado en The Lancet, no sólo destaca por sus resultados, sino especialmente por la metodología que se ha empleado basada en técnicas algorítmicas y en el manejo de una enorme cantidad de datos.

Lo que se propuso el equipo de investigadores -del Instituto de Potsdam para la Investigación del Impacto Climático, en Alemania-, fue verificar la hipótesis del efecto de la temperatura ambiental elevada en la aparición de expresiones de odio en Twitter.

4.000 millones de tuits analizados.

Para su realización, emplearon una metodología basada en el aprendizaje automático supervisado aplicado a la identificación de expresiones de odio en un conjunto de datos de unos 4.000 millones de tuits geolocalizados, emitidos en de 773 ciudades de Estados Unidos entre el 1 de mayo de 2014 y el 1 de mayo de 2020. 

Lo que se evaluó estadísticamente fue la presencia de cambios en los niveles de ocurrencia de expresiones agresivas o de discriminación hacia determinados colectivos sociales en relación con los cambios de las temperaturas locales, aislando esta variable de otros factores de confusión mediante modelos de regresión.

Cómo afecta la temperatura.   

En total, el número de tuits identificados con contenidos relacionados con expresiones de odio fue de unos 75 millones, lo que se corresponde con el 2 % de la muestra. Para poderlos identificar se emplearon sistemas algoritmos de lectura automatizada de los mensajes, entrenados para detectar aquellos que se pueden considerar como ofensivos o agresivos hacia determinados colectivos.

Al disponer de los datos de geolocalización de los mensajes publicados en Twitter, se pudo establecer una relación entre sus contenidos y la temperatura que se registraba en el momento de su emisión. 

En realidad, la tabulación de esta variable fue más compleja que el mero registro del valor de esa temperatura. Se tomó como punto de especial interés la temperatura máxima diaria obrante en los registros, puesto que el uso del valor de la temperatura media diaria podría enmascarar las temperaturas extremas que se hubieran llegado a experimentar. Además, se incluyó la precipitación total, la presencia de nubes y la velocidad del viento como variables de control. Las ciudades se interpretaron como puntos de latitud y longitud al efecto de este análisis. 

Mediante la tabulación de toda esta relevante cantidad de información digital, los investigadores constataron aumentos de hasta un 22 % en los tuits racistas, misóginos y homofóbicos cuando las temperaturas máximas subieron por encima de los 42° C, pero también aumentos de hasta un 12% cuando se registró frío por debajo de los -3° C.

Esta distribución en “U” imperfecta puede indicar que tanto el número absoluto como la proporción de tuits con expresiones de odio aumentan fuera de cierta zona de confort climático. Las personas tienden a mostrar un comportamiento en las redes sociales más agresivo cuando hace demasiado frío o demasiado calor en la calle.

De hecho, la cantidad más baja de mensajes abusivos ocurría cuando las temperaturas se situaban entre los 15 y los 18° C, pero cuando los termómetros caían por debajo de los 12° C o superaban los 21° C, los tuits de contenido ofensivo comenzaban a aumentar, de manera más dramática en los extremos de temperatura ambiental.

Según el análisis de los investigadores, este tipo de mensajes agresivos se observaron en todas las zonas estudiadas, y con independencia de otros factores como el nivel medio de  ingresos económicos atribuidos a cada ciudad, o las circunstancias políticas o religiosas de la zona.

Twitter fue elegido por este grupo de investigadores puesto que es actualmente utilizado por uno de cada cinco estadounidenses, y muchos de los mensajes están geolocalizados. Además, se da la circunstancia de que las temperaturas máximas se registran típicamente entre el mediodía y el final de la tarde, que es el espacio de tiempo en el que se emiten más tuits.

Junto al enorme análisis estadístico que representa este trabajo, cabría preguntarse cómo se pudo definir qué tipo de mensaje se consideraba como de odio o discriminatorio hacia colectivos. El estudio utilizó una definición de la ONU de discurso de odio que lo cualifica como “cualquier tipo de comunicación verbal, escrita o conductual, que ataca o utiliza un lenguaje peyorativo o discriminatorio con referencia a una persona o un grupo, sobre la base de su religión, etnia, nacionalidad, raza, color, ascendencia, género u otro factor de identidad”. Se entrenó previamente a un algoritmo para que pudiera seleccionarlos, mediante pruebas supervisadas que contenían ejemplos de mensajes de odio y mensajes que no lo eran, lo que permitió, a juicio del grupo, capacitar al sistema automatizado para hacer la selección de los mensajes objeto de estudio.