Una etiqueta o hashtag
(en inglés) consiste en una cadena de caracteres sin espacios precedidos por una
almohadilla # y que acompañan a una publicación en internet.
Surgieron en los
canales de chat de IRC y se popularizaron por la red social Twitter, aunque su
uso se ha extendido a la mayoría de redes sociales de la actualidad. En muchos
casos esta cadena son palabras concatenadas con un sentido sirviendo como
marcadores de un tema o palabras clave que indican el contexto de la publicación
(Tsur y Rappoport, 2012). En el momento de incluir la almohadilla todo el texto
que la acompaña se convierte en un enlace web o URL que permite recuperar todas
aquellas publicaciones que tienen un hashtag asociado de la red en la que se
encuentre, de manera cronológica. De esta manera se podrán encontrar más
fácilmente mensajes relacionados con una temática y participar en
multitudinarias conversaciones síncrona o asíncronamente.
De uso destacan funciones
de uso como medio para informar, elemento que permite organizar y clasificar
publicaciones según palabras clave y relacionar o recolectar contenidos.
En uso masivo y local de
un hashtag determina lo que se denomina como trending topic, haciendo
referencia a aquellos hashtags más utilizados en un lugar y un momento
determinado.
Desde un punto de vista
educativo los hashtags suponen una oportunidad para
aprovechar las sinergias creadas por el aprendizaje no formal e informal, ya
que permiten clasificar y recolectar los contenidos generados por estudiantes,
alrededor de un hashtag se podrá generar un auténtico hilo de discusión, por
ejemplo, en las comunidades relacionadas con el MOOC (Cruz-Benito et al., 2015).
Extraído y más información en mi tesis:
Bibliografía
Cruz-Benito, J.,
Borrás-Gené, O., García-Peñalvo, F. J., Fidalgo Blanco, Á., y Therón Sánchez,
R. (2015). Detección de aprendizaje no formal e informal en Comunidades de
Aprendizaje soportadas por Redes Sociales en el contexto de un MOOC
Cooperativo.
Tsur, O., y Rappoport, A. (2012). What’s in a hashtag?: content based prediction of the spread of ideas in microblogging communities. In Proceedings of the fifth ACM international conference on Web search and data mining (pp. 643-652). ACM.
