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Posted On Octubre 28, 2013 By In BLOG, SOCIAL NETWORK ANALYSIS And 7079 Views

¿Quiénes son influyentes?Featured

Una de las claves de nuestro tiempo, de sobreoferta y sobrecarga informativa, para individuos y organizaciones es cómo determinar y concentrar los esfuerzos de comunicación de la manera más eficaz y eficiente. Un mecanismo de defensa contra el exceso de información, estudiado desde la psicología y las neurociencias, es el riesgo de obviar los datos relevantes y centrarnos en aquellos parciales que confirmen nuestros prejuicios. La alternativa a lo anterior es disponer de los conocimientos y habilidades para desarrollar la capacidad de diferenciar la señal del ruido en la comunicación. Ese ruido y abundancia de datos es muy notable si tenemos que comprender y trabajar con los medios sociales, donde la identificación de los mecanismos de influencia y las personas influyentes se vuelve crítica.

Los Social Media Influyentes (SMI) pueden ser definidos como una nueva tipología de actores independientes que pueden ejercer influencia en las actitudes de sus audiencias a través de la utilización de los medios sociales de Interneten competencia y coexistencia con los medios de comunicación profesionales. Los SMI pueden ser identificados por su posición destacada dentro de una red, son los nodos más importantes o centrales, lo que les permite ejercer una influencia cada vez mayor en la conformación de las percepciones sobre organizaciones, marcas, productos o servicios.

El Social Network Analysis (SNA) o Análisis de Redes Sociales (ARS) es reconocida como una técnica analítica para la representación y estudio de la estructura de las redes y, entre otras aplicaciones, la comprensión de los modelos de difusión de la información. A modo de ejemplo, quisiera presentar en este estudio un SNA en Twitter de las reacciones a la decisión del gobierno de introducir el “copago” hospitalario.

Para poder identificar a los SMI es necesario capturar y analizar los tipos de conexiones explícitas que se producen en los medios sociales y cómo la agregación de esas conexiones crean redes que podemos analizar y comprender. Una red se sintetiza como un conjunto de nodos vinculados por relaciones que cumplen propiedades (p.e. pertenencia, transferencia tecnológica, competencia, transmisión de rumores, ideas, relaciones contractuales, exportaciones, influencia, etc.). Es común y erróneo identificar a los SMI, por ejemplo, por el número de seguidores que una persona pueda tener en Facebook, Twitter, etc. Así, alguien que tenga 50.000 followers suele ser identificado erróneamente como SMI. Lo que implica una paradoja, prácticamente no discutida, que esas personas sea influyentes en cualquier tema o en relación con cualquier marca.

Twitter es una plataforma global relacional online que -aunque pueda parecer difícil la comunicación con un límite de 140 caracteres- los usuarios, empresas y organizaciones han encontrado maneras creativas y eficaces para conseguir el máximo impacto en su comunicación. Lo más importante de Twitter como medio social es que su evolución le está llevando a convertirse en un canal de intersección de todos los medios, vídeo, noticias, imágenes, blogs, opinión, etc. Esto es, Twitter se está convirtiendo en una suerte de columna vertebral de Internet por donde acaba pasando toda la información y tiene altos niveles de influencia en la expansión de la información.

3 Identificando líderes de opinión en Twitter por medio del Social Network Analysis

Método
Durante 24 horas (09:00 del 04/10/2013 al 09:00 05/10/2013) se capturaron en Twitter todos los tweets que contenían la keywords “copago” en español. El tema se centraba sobre el efecto de la decisión del gobierno de llevar el copago al ámbito hospitalario y sus efectos sobre los enfermos crónicos. Los datos se organizaron para su representación en red por relaciones, dando lugar a una red de 1.949 nodos (individuos) y 2.293 relaciones (fig. 1). El tamaño de los nodos indica el nivel de influencia como difusores de una información. El color naranja identifica el Componente Gigante. El color de los nodos verdes que son nodos aislados sin conexiones y los azules con dos conexiones, ambos con escaso nivel del influencia.

Resultados
Como se aprecia hay una red central, que es la red más grande interconectada de todas las relaciones identificadas o Componente Gigante (fig. 2). En esta red se puede identificar con claridad los nodos de los medios de comunicación digitales y los individuos o grupos, que como micromedios, ejercen su influencia como difusores de la información de forma destacada. Al igual que medios de comunicación de masas tradicionales pueden ejercer mucha menor influencia de la esperada, como sucede en este análisis con El País (fig.3).

2 Identificando líderes de opinión en Twitter por medio del Social Network Analysis1 Identificando líderes de opinión en Twitter por medio del Social Network Analysis

Esta representación en red de un clima de opinión e influencia sobre un tema concreto tiene pleno sentido desde los departamentos de comunicación y RRPP ya que contactando como máximo con un 2% de la red se pueden acelerar procesos de comunicación o frenar rumores o pseudo informacionesLa identificación de los SMI y su poder de influencia puede así promover/prevenir que muchos individuos sean informados/infectados sino también promover/prevenir que nuevos individuos sean informados/infectados con ideas, informaciones o percepciones correctas/equivocadas. Y así se puede reproducir el knock-on network effect en el que los beneficios de informar/vacunar a un relativo pequeño número de individuos puede tener una notable influencia en la expansión o no de información a grandes grupos, sociedades o a escala global.

El principal riesgo reside en que si identificados los SMI son inundados con exceso de información comenzará a declinar su eficacia. Una evidente limitación del SNA reside en su déficit de acceso a los significados que circulan en las redes sociales por lo que es necesario el acceso a los significados que se transmiten en cada red. Para ello existen propuestas metodológicas como la Netnografía, que apuntan a solventar la necesidad de aproximaciones interdisciplinarias para añadir al estudio de la estructura de las redes el acceso a los significados que contienen. Esto es, cómo diferenciar la señal (influencia) del ruido (número de seguidores) en las prácticas comunicativas en tiempos de Internet.

 

Post publicado originalmente en el blog de:

creative_commons

3 Responses

  1. Pingback: Reputacion Online, Netnografia & ARS – SNA Análisis de Redes Sociales: New YorK en 5.000 tweets | Reputacion Online, Netnografia & ARS - SNA

  2. Eso de que los dptos de comunicacion y rrpp pueden corregir o atenuar que “nuevos individuos sean informados con ideas correctas/incorrectas” identificando a lo que tu llamas aqui SMI, es mucho decir. Los autenticos “influencers”, los de raza, con altisima credibilidad y por tanto multiples conexiones en la red, tienen una caracteristica que creo que no mencionas aqui: voz propia, criterio propio. Son “infuencers” pero huesos duros de “influenciar”. En fin, lo que quiero decir es que identificarlos no aporta nada si (por ejemplo, en situaciones de crisis como la que tu insinuas) el “mensaje corrector” no es robusto, creible y correcto. Esto lo digo porque leyendote da la impresion que este tipo de estrategias calculadas de gestion de la comunicacion, muy de laboratorio, son eficaces en la mayoria de los casos. Yo pienso que, afortunadamente, no. Esos nodos gigantes tienen vida propia, por mucho que les pese a los dptos de rrpp.

    • Saludos,
      Creo que conviene no mezclar conceptos. La aproximación del análisis estructural de una red muestra que nodos de una red son más importantes en función de distintos tipos de roles, es complejo para exponerlo en una respuesta a un comentario. La ventaja de este análisis es que 1) solo se centra en la estructura, ya he escrito en éstemismo posty en otros además de en papers publicados que hay que complementarlo con una análisis de contenidos 2) no dependemos con este tipo de análisis de creencias o intuiciones sino que es un método científico y, por tanto, aplicable a cualquier casuística con los mismos criterios.
      Por último, tengo serías dudas de que departamentos de Comunicación RRPP estén utilizando ya técnicas como esta, aunque mi sugerencia es que se pueden utilizar, no para tener verdades absolutas sino elementos de juicio más sólidos para poder tomar decisiones correctas. Para suplir este déicit estoy poniendo en marcha con UNidade Editorial el primer curso de Análisis de Redes Sociales aplicado al ámbito del marketing y la comunicación.
      Por último, este mismo tipo de técnicas son las que se utilizan en innumerables ámbitos, entre ellos la epidemiologia y está más que demostrado su eficacia en el análisis estructural de la expansión o freno de enfermedades por contacto, patrones muy similares a los de la difusión de la información.
      Un saludo y gracias por tu comentario :)

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