Sains yang Mencakup #MeToo, Memes, dan Covid-19


Teori yang mendasari ilmu jaringan sudah ada sebelum internet, tetapi kebangkitan media sosial adalah inovasi budaya penting yang mendorong perlunya ilmu tentang bagaimana orang terhubung. Dan meskipun ada banyak sekali pertanyaan menarik dan menyenangkan tentang cara orang berinteraksi, hanya sedikit yang lebih relevan daripada bagaimana gerakan sosial dilahirkan.

Ambil tahun ini Aktivisme #Hashtag, misalnya, di mana Brooke Foucault Welles, Sarah Jackson, dan Moya Bailey menggunakan ilmu jaringan untuk mengungkap pertumbuhan aktivisme media sosial.

Foucault Welles, seorang profesor di Northeastern, mengatakan bahwa ilmu jaringan “memungkinkan kami menyaring data komunikasi online yang sangat besar dan kacau hingga ke intinya” dan “menarik tema, orang, dan acara penting untuk dibaca lebih dekat.” Perpotongan dengan data besar ini sangat penting: bahwa ia dapat mengekstrak pola dari terabyte interaksi media sosial memperkuat jangkauan kesimpulannya — temuannya bukan tentang bagaimana sekelompok kecil pengguna berperilaku, tetapi tentang perilaku agregat.

Pendekatan yang disorot dalam Aktivisme #Hashtag dapat mengungkap prinsip-prinsip fundamental gerakan sosial yang berlaku pada gerakan aktivisme digital belakangan ini. Dari jaringan narasi aktivis yang dibangun dari data kuantitatif dan kualitatif, Foucault Welles menjelaskan bagaimana, “di #MeToo, kami menemukan bahwa membicarakan kekerasan seksual secara online sangat bermanfaat karena mengurangi stigma dan mendorong orang lain untuk mengungkapkannya. Beberapa orang pertama yang maju harus benar-benar berani dan berbicara tentang apa yang terjadi pada mereka, meskipun mereka mungkin tidak dipercaya, mereka mungkin tidak didukung, dan mereka mungkin disalahkan. Tapi setiap kali seseorang berani dan maju, itu mengurangi risiko orang lain untuk maju. ” Karya Foucault Welles dan rekannya memberikan bagian dari cetak biru tentang cara membuat gerakan hashtag ke depan. “Dalam setiap gerakan keadilan sosial,” katanya, “ada aktivis inti yang berkomitmen yang bekerja sangat keras untuk menyusun dan menyebarkan pesan. Lalu ada banyak sekali sekutu dan pendukung yang memperkuat pesan itu. Saya suka temuan ini karena menunjukkan bagaimana para aktivis dan orang biasa dapat bekerja sama — bagaimana kami memiliki untuk bekerja bahu membahu untuk menjaga segala sesuatunya berjalan. “

Sementara gerakan sosial baru-baru ini menjadi garis bidik ilmu jaringan, bidang ini telah lama berfokus pada epidemiologi. Dibutuhkan sedikit imajinasi untuk mempertimbangkan bagaimana ilmu yang didedikasikan untuk memahami bagaimana hubungan antar manusia penting dalam penyakit menular. Ilmu jaringan telah mendorong sejumlah besar terobosan dalam epidemiologi, mulai dari mengidentifikasi peran transportasi penerbangan dalam penyebaran epidemi global, hingga mengungkap bagaimana penggantian pekerja yang sakit dengan yang sehat dapat mendorong dinamika influenza.

Dinamika Covid-19 telah terbukti sangat menantang untuk dipahami, karena pertanyaan tentang pentingnya penularan asimtomatik dan peristiwa superspreading terus berlanjut. Perspektif jaringan telah menambahkan lapisan pada cara kita mempertimbangkan aspek dasar epidemi, seperti nomor reproduksi dasar (R0), tanda penularan. Studi tentang jaringan menyoroti bahwa angka ini benar-benar rata-rata, dan tidak mempertimbangkan bagaimana individu terpilih yang disematkan dalam jaringan dapat menginfeksi orang lain dalam jumlah yang jauh lebih besar daripada yang diperkirakan oleh R0.

Dina Mistry, seorang rekan postdoctoral di Institute for Disease Modeling, telah melakukan pekerjaan mutakhir pada jaringan interaksi manusia, dan pola pencampuran sosial. Artinya, ia membuat simulasi yang cermat dan terperinci tentang bagaimana sebenarnya orang berinteraksi, untuk menginformasikan pola intervensi kesehatan masyarakat, yang semuanya sangat terkait dengan pandemi Covid-19.

“Kami tidak tahu bagaimana membuat model pola kontak, terutama di area metro, dan rumah tangga,” kata Mistry. Pekerjaan seperti ini adalah inti dari percakapan tentang pelacakan kontak, pembukaan kembali sekolah yang aman, dan percakapan sentral lainnya yang muncul selama pandemi Covid-19. Mistry lebih lanjut menyarankan bahwa penting “untuk mengumpulkan dan melaporkan distribusi data, daripada perkiraan titik. Misalnya, jika kita berpikir seperti itu maka mungkin kita dapat mengeksplorasi heterogenitas dalam hal-hal seperti adopsi perilaku — saya ingin tahu lebih dari sekedar persentase orang mengadopsi perilaku, lebih tepatnya apa distribusi kesediaan untuk mengadopsi perilaku, misalnya, memakai topeng, dan kovariat yang menyertainya. “

Ilmu jaringan dan masa depan kita yang berbahaya

Kasus Foucault Welles dan Mistry menunjukkan kesepadanan ilmu jaringan, dan pentingnya mengintegrasikan teori dengan ilmu data, yang membantu kemampuan mereka untuk menggambarkan pola yang besar dan rumit. Tapi ukuran sebenarnya dari sebuah bidang adalah pada apa yang ditawarkannya untuk masa depan.

Diposting oleh : Toto HK

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.