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Posted On Abril 24, 2014 By In BLOG, SOCIAL NETWORK ANALYSIS And 4370 Views

Super influyentes ¿quiénes son?Featured

Una de las claves de las campañas de comunicación y relaciones públicas es, desde antes y después de Internet, la identificación de las personas (nodos) claves para difundir la información. Esto es, utilizando la metáfora de la inoculación, a quién vacunar o infectar con una determinada idea, percepción o información para conseguir el máximo retorno de los recursos investidos en cada acción. Hoy en día la misma tarea se ha hecho más compleja al tener que sumar a los medios profesionales tradicionales los social media (que a su vez incorporan en una compleja interrelación a los medios profesionales).

La aproximación más extendida, y muy difícil de entender su éxito al menos para mí, es la de considerar que el número de followers o amigos, etc. es un signo de ser influyente. Por ejemplo, un perfil de Twitter con 50K followers es considerado influyente. Esto lleva a una simple y absurda conclusión, escriba del tema que escriba ese perfil sea sobre fútbol, gastronomía, física cuántica o biología molecular será considerado influyente. Es una reducción al absurdo, es cierto, pero no deja de responder a las prácticas extendidas en la práctica totalidad de empresas que se dedican al social media.

La Teoría y Análisis de Redes Sociales (ARS) ofrece un conjunto de métodos de análisis de interacciones que permiten investigar las estructuras relacionales y su representación como redes. Durante seis meses se capturaron todos los tweets que contenían dos hashtags haciendo referencia a un mismo tema. El número de tweets capturados fue de 189.668, que procesados para representar las relaciones en forma de red dio lugar a una red de 66.496 nodos y 156.090 links o relaciones (figura 1) que muestra que existe una gran red de conexiones y múltiples nodos no relacionados con la red principal o Componente Gigante (figura 2). Utilizando distintos tipos de algoritmos propios del ARS, se aplico el de identificación de comunidades (estructurales) que muestra la existencia de tres grandes comunidades dentro de la red (figura 3).

Es evidente que cada nodos (individuo) puede jugar distintos roles dentro de la comunidad. Así, las métricas de centralidad son usadas para identificar este tipo de individuos que por su posición en la red tienden a ser identificados como claves para las mismas en función de la posición y rol que desempeñan en ella. Aunque la figura 3 de la red en estudio aún muestra 55.852 nodos (el 83.99% del total) y 153.148 link (98.12% del total), lo que da una idea de lo cohesionado que está la red.

Realizando un proceso de filtrado hasta reducir la red al 1% de aquellos nodos (perfiles) del total que más retweets o menciones reciben (daría un tipo de influencia como emisores altavoces) daba como resultado que eran 700 individuos. Se volvió a aplicar un segundo filtrado para identificar sólo al 0,25% de los más influyentes en el mismo rol de la red, lo que redujo el número de super hubs a sólo 175 (figura 4). La figura 4 permite visualizar perfectamente las comunidades internas de la red, los nodos dominantes dentro de las mismas y las relaciones y la intensidad de las mismas que existen entre los distintos individuos. Este tipo de análisis permiten que las campañas de comunicación, relaciones públicas, etc. puedan ser no sólo más científicas y racionales sino también obtener un mejor ROI que con métodos de listados de influyentes no necesariamente influyentes en todos los temas imaginables.

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Figura 1. Red

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Figura 2. Componente Gigante de la red

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Figura 3. Comunidades dentro de la red

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Figura 4. 0,25% de nodos claves en la red

Post publicado originalmente en el blog de:

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