2025-04-242025-04-242024Sosa-Ramírez, R., Vázquez-Cano, E., Díaz-Díaz, N. y López-Meneses, E. (2024). Explorando tendencias sociales en las discusiones sobre cohousing y coliving en X(Twitter) mediante el uso de técnicas de PNL y de análisis de texto. Pixel-Bit: Revista de Medios y Educación, 71, 25-41. https://doi.org/10.12795/pixelbit.107991.1133-8482https://hdl.handle.net/11441/172053La investigación analiza las tendencias y variaciones en las discusiones relacionadas con cohousing y coliving en la red social X (anteriormente conocida como Twitter) entre 2019 y 2022. Utilizando técnicas avanzadas de análisis de redes de texto, la investigación utilizó Python y Snscrape para el preprocesamiento de texto, seguido por la construcción de gráficos de red y la detección de comunidades. El estudio emplea modelos de Asignación Latente de Dirichlet (LDA) para identificar los temas de discusión en los tweets y calcula el tf-idf de bigramas dentro de los principales clusters temáticos. Este estudio evalúa la importancia relativa de estos bigramas en función de su frecuencia en los documentos analizados. Los resultados revelan un patrón fractal de propagación de influencia dentro de la red social X. Temas clave como espacios de trabajo compartido, pisos en alquiler y planificación urbana destacan de manera prominente en las discusiones sobre la vivienda colaborativa, demostrando el impacto multifacético de los modelos de convivencia en diversas poblaciones. Esta investigación proporciona información esencial sobre el intrincado panorama de las conversaciones sobre la vivienda colaborativa, resaltando el papel fundamental de los modelos de convivencia en la atención de desafíos contemporáneos.The research analyses trends and variations in discussions related to cohousing and coliving in the X Social Network (formerly known as Twitter) between 2019 and 2022. Employing advanced text network analysis techniques, the research uses Python and Snscrape for text pre-processing, followed by network graph construction and community detection. The study employs Latent Dirichlet Allocation (LDA) models to identify the topics of discussion in tweets and calculates the tf-idf of bigrams within the main thematic clusters. This study evaluates the relative importance of these bigrams as a function of their frequency in the analysed documents. The results reveal a fractal pattern of influence propagation within the X Social Network. Key topics such as coworking spaces, rental flats and urban planning feature prominently in cohousing discussions, demonstrating the multifaceted impact of cohousing models on diverse populations. This research provides essential insight into the intricate landscape of cohousing conversations, highlighting the pivotal role of cohousing models in addressing contemporary challengeapplication/pdf24 p.spaAttribution-NonCommercial 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Vivienda colaborativaCohousingColivingRedes socialesPlanificación urbana Collaborative housingSocial networksUrban planningCollaborative housinginfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://doi.org/10.12795/pixelbit.107991