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Tendencias en redes sociales: del Harlem Shake a farmear aura

Foto del escritor: Revista Transversal
Revista Transversal
11 sept
1 min de lectura
Tendencias en redes sociales: del Harlem Shake a farmear aura

Analizan en la UNAM cómo los trends digitales generan sentido de pertenencia


Con el propósito de examinar las transformaciones en los procesos de socialización digital, analizar el impacto de la aceleración informativa, visibilizar los mecanismos de búsqueda de identidad, comprender el uso de expresiones juveniles y dimensionar la necesidad humana de pertenencia en entornos virtuales, el investigador del Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información (IIBI) de la UNAM abordó el fenómeno de las tendencias en redes sociales para construir comunidad y acumular capital simbólico.


En su análisis, Héctor Alejandro Ramos Chávez explicó que la rápida adopción de formatos como los retos virales o términos contemporáneos responde a dinámicas sociales profundas.


"Las tendencias cambian de nombre y estética, pero responden a la necesidad permanente de construir identidad y establecer vínculos", aseveró el investigador Héctor Alejandro Ramos Chávez.

Sociología digital, marcos teóricos y expresiones contemporáneas


El desglose de los conceptos académicos y sociológicos aplicados al entorno digital abarca los siguientes puntos:


  • Modernidad líquida (Bauman):

    Pérdida de certidumbre en instituciones tradicionales (como el trabajo o la familia), desplazando la búsqueda de estabilidad e identidad hacia los entornos digitales.


  • Capital simbólico (Bourdieu):

    Conversión del reconocimiento y prestigio social en métricas cuantificables como likes, seguidores o reproducciones.


  • Fenómeno de "farmear aura":

    Práctica derivada de los videojuegos aplicada a la proyección deliberada de un estilo atractivo, seguro y reconocido dentro de una comunidad digital.


  • Paradoja algorítmica:

    Creación simultánea de una homogeneización cultural global y una microsegmentación de comunidades con intereses altamente específicos.

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