Twitterllón 38, con María Luz Congosto

Zaragoza Activa | Twitterllón 38

Título de la actividad: “Twitterllón #T38”
Subtítulo: “Twitter: ¿un barómetro social?”
Fecha de realización: 11 de Febrero de 2014
Lugar de realización: Plaza Activa (La Azucarera)
Hashtag de la actividad: #T38
Invitada: María Luz Congosto (Twitter: @congosto)

*Para complementar esta crónica, la ponente nos ha facilitado la presentación de diapositivas que utilizó en la actividad y que os adjuntamos a continuación. Desde aquí, agradecemos la ayuda brindada por María Luz Congosto en la realización de esta crónica.

CRÓNICA DE LA ACTIVIDAD

Introducción

La ponencia en las 38º edición de Twitterllón de Mª Luz Congosto giraba en torno a si la red social Twitter puede ser utilizada como “predictor” de tendencias sociales.

La ponente comenzó su conferencia realizando un pequeño resumen de las principales claves de éxito de Twitter en la Sociedad, que podemos resumir en las siguientes:
| Es un espacio público libre y que cada usuario es igual con respecto al resto (se rompe con la asimetría del medio-usuario)
| El tamaño del mensaje (de un máximo de 140 caracteres) permite una mayor concreción y, por tanto, una mayor claridad y rotundidad en los mensajes.
| Es un modelo abierto a los usuarios, lo que permite crear nuevos usos (por ejemplo, los RT retuits) y nuevos servicios independientes (como, por ejemplo, los acortadores de enlaces o apps de gestión de las publicaciones)
| Supone una ventaja comunicativa para las empresas: 1. Permite conocer mejor lo que se habla de su marca; 2. Mejora la propagación de los mensajes; 3. Permite optimizar la red de contactos; y 4. Permite detectar tendencias, prevenir crisis y predecir comportamientos.

Problemas para “medir la opinión” en Twitter

Pese a ello, predecir comportamientos es complejo y no exento de problemas. Según Congosto, los principales problemas de Twitter a la hora de predecir comportamientos serían los siguientes:

1. Modelo de comunicación de Twitter:
– La información que maneja está fragmentada en numerosos grupos.
– Es de carácter intermitente, ya que los flujos de información dependen de la actividad (la emisión de mensajes) de los usuarios, y esta no es “continuada”.
– Su propagación se basa en la repetición y multiplicación de mensajes, por lo que hay mucha información relacionada concentrada en pocos mensajes.

2. Los datos en Twitter:
– Mueve cantidades masivas de información.
– Hay una mezcla de información de mezcla de relevancia con irrelevante.
– La información está desestructurada, es desigual dependiendo del usuario.
– Las fuentes de la información no siempre están contrastadas.

¿Cómo se puede medir la opinión en Twitter?

La opinión de la Sociedad en general se puede medir a través de Twitter si atendemos a dos indicadores:

– La participación de los usuarios en distintos temas de discusión.
– Analizando el contenido de los tuits (las actitudes y emociones que transmiten)

Para atender a estos indicadores, es necesario prestar atención a los siguientes puntos:
– Los retuits (RT) actúan como voto positivo y en las campañas electorales afloran comunidades que se pueden detectar por su afinidad ideológica.
– El uso de hashtags permite descubrir comunidades de ideología similar.

Twitter y predicción

Twitterllón 38 | Zaragoza Activa

Existen diversos ejemplos de “intentos” de predicción a través de Twitter (los podeis observar en la presentación del inicio). De todos ellos, como afirma Congosto, se deduce que no hay una metodología clara, fundamentalmente por los siguientes hechos:
| La segmentación de usuarios es difusa.
| No están representados todos los estratos sociales, ni todas las edades.
| No sabemos cómo afecta el anonimato a los mensajes.

Algunos ejemplos históricos de medición de la opinión en Twitter (podeis encontrarlos todos en la presentación de la ponencia):
| Campaña #tijerasNO > primera campaña de ciberactivismo español en redes sociales, centrada contra los recortes en Ciencia. Se caracteriza por una amplia propagación en la blogosfera.
| NO a la Ley Sinde > primera vez que la gente se puso de acuerdo para ciber-protestar.
| #15M > primera vez que una propuesta iniciada virtualmente pasó a una protesta real

Preguntas del público (P)

P1: ¿Cómo es posible que Twitter hable más de una noticia que los propios medios?
Respuesta de Congosto (R): No es que los medios hablen más, sino que la gente difundió las noticias de los medios. Las personas difunden mejor una noticia que un medio.

P2: ¿Por qué no se consideran los favoritos en las mediciones con tu herramienta T-Hoarder?
Respuesta: No se pueden extraer fácilmente datos relacionales claros. Su uso es equivalente al “me gusta” de Facebook, y en cierto modo es complementario al RT… pero no un dato significativo en sí mismo. Además, tecnológicamente, es muy costoso extraer datos fiables.

P3: ¿Cómo conseguís extraer tantos datos de Twitter?
Respuesta: Lo hacemos gracias al API de Twitter y herramientas propias, programadas por mí misma (como puede ser T-Hoarder). Si bien es cierto que el API de Twitter no es perfecto, es más abierta que la de Facebook y puedes extraer más datos.

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