Título: Cuantificando la Diversidad Cultural en Redes Sociales: Un Enfoque de Embeddings de Comunidades
Director: Esteban Feuerstein
Co-Director: Federico Albanese
Jurados: Leandro Lombardi y Tomás Cicchini

Resumen: Los avances en el análisis de redes sociales y técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) han mejorado nuestra comprensión de las dinámicas intercomunitarias y sus impactos. Este trabajo introduce una métrica novedosa que cuantifica la diversidad social y cultural dentro de comunidades online, con el propósito de examinar su relación con la toxicidad en las interacciones de los usuarios. Nuestro método se diferencia de enfoques previos al emplear embeddings de usuarios y comunidades generados a partir de vastos volúmenes de datos de Reddit, capturando dimensiones culturales e ideológicas de manera precisa. Asignamos un puntaje de diversidad tanto a nivel individual como comunitario, y lo comparamos con el puntaje de Generalismo-Especialismo (GS), mostrando cómo cada uno aporta información complementaria sobre las interacciones y la diversidad temática en el ecosistema digital. La métrica de diversidad propuesta tiene valor intrínseco, ya que permite caracterizar y segmentar comunidades según su composición social, identificando patrones de homogeneidad o heterogeneidad que impactan en la cohesión y resiliencia comunitaria. Este puntaje de diversidad se convierte en una herramienta valiosa para la investigación y la gestión de comunidades, ya que posibilita la evaluación comparativa de grupos, incluso en ausencia de indicadores de toxicidad, y puede informar políticas de moderación y estrategias de diseño de plataformas. Nuestro análisis emplea modelos NLP para evaluar el contenido conversacional y correlacionarlo con los puntajes de diversidad, aportando un enfoque integral al estudio de las interacciones en entornos digitales. Este trabajo contribuye tanto a la teoría de la interacción online como a la práctica, proporcionando bases para mejorar la moderación y fomentar espacios digitales más inclusivos y respetuosos.