Análisis de redes sociales con minería de datos: ¿Quién usa qué plataforma?

Análisis Demográfico de las Redes Sociales: Un Enfoque desde la Ciencia de Datos

En la era digital, las redes sociales se han convertido en una fuente masiva de datos útiles para entender comportamientos humanos, segmentar audiencias y tomar decisiones estratégicas. Desde la perspectiva de la minería de datos y la ciencia de datos (data science), analizar los patrones demográficos de plataformas como Facebook, Instagram o TikTok ofrece un terreno fértil para extraer conocimiento.

¿Quién usa qué red social?

Los datos más recientes sobre la distribución por género en redes sociales revelan patrones interesantes:

Facebook: Con más de 3 mil millones de usuarios activos mensuales, es la red social más usada del mundo. Tiene una distribución bastante equilibrada: aproximadamente 51% mujeres y 49% hombres.

Pinterest: Predominantemente femenina, con alrededor del 76% de sus usuarios identificados como mujeres.

Reddit: Mayoritariamente masculina, con 63.6% hombres y 35.1% mujeres.

Instagram: Cerca del equilibrio (50.8% hombres, 49.2% mujeres), pero con fuerte presencia de jóvenes adultos.

TikTok: Aunque varía por región, suele tener una ligera inclinación hacia el público femenino.

Twitter (X): Más del 60% de los usuarios son hombres.

YouTube: Uso muy alto entre ambos géneros (alrededor de 50/50).

WhatsApp: Equilibrado, con una ligera mayoría femenina en algunos países.

¿Por qué es relevante este análisis para data science?

Desde un enfoque de ciencia de datos, conocer la demografía de las plataformas permite:

Mejorar la segmentación de modelos predictivos: Si entrenamos modelos de recomendación o clasificación sobre datos de redes sociales, entender el perfil de los usuarios mejora la precisión.

Prevenir sesgos algorítmicos: Datos desbalanceados por género pueden introducir sesgos. Saber esto de antemano ayuda a ajustar pesos o recolectar muestras más representativas.

Realizar análisis de cohortes y segmentación de mercado: Agrupar usuarios por género, edad o plataforma ayuda a detectar tendencias específicas y patrones de comportamiento.

Diseñar campañas de marketing más efectivas: Por ejemplo, si el público objetivo son mujeres interesadas en moda, Pinterest e Instagram serán más efectivos que Reddit.

Casos de uso en proyectos de análisis de datos

1. Análisis de sentimiento: Al aplicar NLP en publicaciones de Facebook o comentarios de YouTube, saber el género promedio de los usuarios puede ayudar a interpretar diferencias de tono o actitud.

2. Recomendadores personalizados: Algoritmos de recomendación pueden incluir variables demográficas como parte de su sistema de puntuación.

3. Visualización de insights: Dashboards para clientes que analicen métricas sociales deben incluir filtros demográficos.

Conclusión

El análisis demográfico de redes sociales no solo es interesante desde el punto de vista del marketing, sino también esencial para cualquier proyecto de ciencia de datos que involucre interacción humana. Las redes no son solo canales de comunicación: son fuentes de datos complejas y valiosas, listas para ser minadas, interpretadas y convertidas en conocimiento útil.

Codigo en python para crear la gráfica

import matplotlib.pyplot as plt

# Redes y porcentajes por género

redes = ['Facebook', 'Pinterest', 'Reddit', 'Instagram', 'Twitter', 'YouTube']

hombres = [49, 24, 63.6, 50.8, 60, 50]

mujeres = [51, 76, 35.1, 49.2, 40, 50]

# Posición de las barras

x = range(len(redes))

width = 0.4

# Crear gráfico de barras

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.bar([i - width/2 for i in x], mujeres, width=width, label='Mujeres', color='lightcoral')

plt.bar([i + width/2 for i in x], hombres, width=width, label='Hombres', color='steelblue')

# Estética

plt.xticks(ticks=x, labels=redes)

plt.ylabel('Porcentaje de usuarios (%)')

plt.title('Distribución por género en redes sociales (2025)')

plt.legend()

plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5)

plt.tight_layout()

plt.show()