Twitter como barómetro social
Nadie discute de la utilidad de Twitter dentro de nuestra estrategia Social Media. Un medio social en un auge imparable, donde se dan cita los profesionales de cada sector para compartir ideas y dar a conocer las novedades más relevantes.
M. Luz Congosto (@congosto), en un evento organizado por @gmolino para @ZGZActiva el pasado 11 de febrero, nos habló de Twitter como barómetro social. Un aspecto, el de la analítica, que no se tiene mucho en cuenta en esta red de microblogging.
Twitter nació en marzo de 2006 para que contáramos «qué estamos haciendo«. Tres años después, la herramienta, modulada por los la utilización que los usuarios hacían de ella, cambió su pregunta: «¿Qué está sucediendo?«.
Twitter triunfa, entre otras razones, por ser tres características esenciales:
1- Asimetría:
Puedes seguir a otros usuarios sin necesidad de que te sigan a ti. A diferencia de otros medios sociales, se crea un espacio público de intercambio, no sólo dentro de la herramienta.
2- Conversación:
El límite del espacio de escritura a 140 caracteres se mantiene desde el origen. Obliga a resumir. No perdemos tiempo en leer los mensajes.
3- Empresa de modelo abierto:
Los usuarios crean cosas a pesar de la herramienta, como sucedió con los #hashtags o los RT. Además, se desarrollan nuevos servicios asociados. Por ejemplo, los acortadores de URL y las herramientas de analítica (Hootsuite).
Estas utilidades, y la creciente presencia de nuevos usuarios, atrae a las marcas. Muchas cosas podemos hacer para proyectar una marca online en Twitter. Pero contamos con una laguna: tenemos poca información de los usuarios. Lo que influye en nuestra analítica:
- Existe mucha información en Twitter.
- No hay una estructura informativa clara.
- No hay fuentes contrastadas.
M. Luz Congosto nos habla de las nuevas fuentes de información en analítica en Twitter, centrada en las elecciones políticas, su campo de trabajo:
- La teoría del RT: desde el punto de vista de la analítica, el RT es lo más parecido al «me gusta» en Facebook. Permite delimitar comunidades.
- Otra fuente de información proviene de los #hashtags. Enfatizan el contenido del mensaje y ayudan a su propagación.
- Menciones específicas (vía @usuario): éstas, junto con los enlaces, permiten extraer más información para el análisis.
Todos los datos, «debidamente analizados«, ayudan a elaborar conclusiones sobre el tipo de información que se comparte, las relaciones entre usuarios, o qué medios son los más citados. Para este trabajo ingente se aplican las tecnologías de minería. El objetivo: avanzar en la predicción de los resultados electorales.
Actualmente, se trabajan dos métodos de predicción:
1- Medidas basadas en el cómputo de menciones:
Se contabilizan menciones y se comparan con los resultados. Se sigue el método de Tujasman en 2010.
2- Medidas basadas en la polaridad política:
Por un lado, se contabilizan RT y #hashtags; por otro, la polaridad en el seguimiento de los candidatos electorales.
Estas tendencias de investigación no pueden generalizarse. Los datos no son muy fiables todavía. Los usuarios no se identifican directamente. El uso de la ironía distorsiona. No existe un método claro. La clave para el futuro «está en la tecnología».
Por último, os dejo con la presentación completa de M. Luz Congosto. Una charla muy interesante que he querido compartir con vosotros.
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