Dinámicas de comunicación en twitter en las campañas electorales de españa
| Autor | Mariluz Congosto Martínez |
| Páginas | 221-254 |
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Nadie podría pensar en el año 2006, cuando daban sus primeros pasos las redes sociales on-line, la importancia que habrían de alcanzar en la comunicación política. Inicialmente, estas plataformas en red interconectaban a conocidos, a profesionales o a personas con intereses similares, hasta que derivaron en un canal de comunicación de instituciones y de personas populares. Esta evolución fue lenta, teniendo en cuenta la vertiginosa capacidad de internet para transformar las dinámicas de comunicación.
La campaña electoral de Barack Obama en las presidenciales de Estados Unidos de 2008 marcó un hito, teniendo por primera vez un papel importante las redes sociales virtuales. Pero no fue hasta el año 2010, al explosionar el número de usuarios de estas redes, cuando se convirtieron en un atractivo lugar en el que difundir noticias, ideas y opiniones. Desde entonces, empezó a
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ganar peso en ellas la faceta como medio social, siendo hoy día un canal de comunicación del que se hacen eco los medios tradicionales.
En España, los partidos mayoritarios empezaron a utilizar los medios sociales de forma complementaria a otros canales de comunicación, mientras que para los partidos pequeños o de nueva creación fue siempre un canal preferente. Hoy día no cabe discusión de su importancia para todas las formaciones políticas, independientemente de su tamaño o de su antigüedad.
Durante un lustro ha habido en España once convocatorias electorales entre europeas, generales, autonómicas y municipales en las que en las redes se ha ido evolucionando en la forma de interactuar durante las campañas. En este trabajo se analizará el reflejo de estas elecciones en Twitter, desde las catalanas del 2010 hasta las generales del 2015, poniendo el foco en las dinámicas de comunicación.
Estas dinámicas están estrechamente relacionadas con la forma en que los ciudadanos y formaciones políticas están conectados, su implicación en la campaña en función del esfuerzo que dedican y la creatividad para producir atractivos tuits que propicien audiencias proclives a propagar los mensajes. Los esfuerzos individuales, muy asimétricos, van conformando un conjunto de interacciones cambiantes en el tiempo que pueden ser explicadas en función de los distintos roles que asumen los participantes.
La visión de estas dinámicas a través de los roles que las generan permiten profundizar en el análisis de la evolución los cambios, desvelando cuáles son las causas de algunas tendencias como el aumento de la propagación de mensajes y la asimetría de la participación.
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De todas las redes sociales virtuales, Twitter se ha caracterizado por su carácter abierto tanto en sus contenidos como en el acceso a sus datos mediante las API (Aplication Program Interface). Aunque el caudal completo de sus datos no está disponible de forma gratuita es, hoy por hoy, la fuente de datos sociales más accesible de la que disponen los investigadores en internet. Existen otras plataformas como Facebook o WhatsApp con unas audiencias mucho más abundantes, representativas y activas de las que se podrían extraer unos datos sociales más completos pero, al contrario que Twitter, la información de estas redes es privada.
Twitter es una red con reglas muy sencillas. Los mensajes que se publican tienen un máximo de 140 caracteres en los que se puede incluir texto, menciones a otros usuarios, etiquetas (también llamadas hashtags), enlaces a páginas web, imágenes o vídeos. Dada la brevedad que se exige se requiere concreción e ingenio para generar buenos mensajes o comunicar visualmente.
Estos mensajes se pueden replicar (reply) o retransmitir (RT). El RT es una convención creada en los inicios de Twitter por los usuarios que querían compartir un tuit con sus seguidores, y que se realizaba mediante la publicación del mensaje de otro usuario anteponiéndole las siglas RT y el nombre del autor original. A partir de 2009 Twitter incluyó un botón de RT que hacía lo mismo, pero automáticamente, lo que facilitó mucho la propagación de mensajes.
Cada usuario puede seguir a los perfiles que considere interesantes sin que estos tengan que corresponderle, lo que genera redes asimétricas. El hecho de seguir a un usuario facilita conocer lo que este publica, pero es posible acceder a cualquier tuit emitido porque la mayoría de ellos son públicos.
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Si comparamos la penetración de usuarios en Twitter y Facebook en España se puede apreciar la gran diferencia entre ambos medios sociales. Mientras que Facebook alcanza a una mayoría de la población, Twitter es minoritario. En ambas plataformas existe una brecha por edad (Figura 7.1), siendo los más jóvenes los que están más conectados.
Figura 7.1. Porcentaje de usuarios según edad.
Fuente: CIS, Postelectoral elecciones generales 2015 variables sociodemográficas (CIS 2016a).
Respecto a la distribución por clases sociales, según la clasificación del CIS que muestra el Cuadro 7.1, se puede observar en la Figura 7.2 que los colectivos menos conectados en Facebook y Twitter son los agricultores y los jubilados. Por otra parte, el grupo de trabajo doméstico no remunerado tiene
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poca presencia en Twitter, pero no así en Facebook. Otra discrepancia entre grupos sociales son los comerciantes y pequeños empresarios que en Facebook tienen una alta penetración, mientras que no ocurre lo mismo en Twitter. Los estudiantes son los más presentes en ambas plataformas, lo que refuerza que la brecha de edad es muy significativa.
Cuadro 7.1. Código de las categorías de clases sociales.
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Figura 7.2. Porcentaje de usuarios por clase social.
Fuente: CIS, Postelectoral elecciones generales 2015 variables de clase social. (CIS 2016b).
En cuanto a conexión según tendencia ideológica, la Figura 7.3 muestra que los partidos pequeños o de nueva creación, excepto Partido Demócrata Catalán, tienen más simpatizantes conectados en ambas plataformas.
Figura 7.3. Porcentaje de usuarios por recuerdo de voto.
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Fuente: CIS, Postelectoral elecciones generales 2015 variables de orientación política (CIS 2016c)
Estos datos dejan patente el desequilibrio demográfico en Twitter, teniendo un fuerte sesgo según edad, clase social y tipo de partido con el que se simpatiza. Por tanto, los usuarios de Twitter no representan una muestra de la sociedad a la que se puedan aplicar métodos estadísticos.
Uno de las primeras investigaciones en Twitter que tuvo mucha repercusión fue de Tumasjan et al. (2010) que proponía utilizar Twitter para la predicción de resultados electorales en función de las menciones a los partidos políticos, amparándose en la ley de los grandes números y sin considerar el sesgo de la muestra. Este artículo suscitó mucha polémica, dando lugar a numerosas contrarréplicas como la de su compatriota Jungherr et al. (2011), la de Metaxas et al. (2011) o la de Gayo-Avello (2012). En la actualidad se sigue
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buscando un modelo para predecir elecciones, pero de una manera más sofisticada que la propuesta por Tumasjan, intentando confluir con los métodos estadísticos.
No obstante, en Twitter se pueden estudiar otras propiedades genéricas que no dependen de la segmentación social, como es el caso de la detección de polaridad política. Un trabajo muy interesante es el de Conover et al. (2011) que desveló que la retransmisión de mensajes ocurre preferentemente entre grupos de ideología similar, lo que determina cierta endogamia dentro de las alienaciones ideológicas. La homofilia que se produce en Twitter facilita la detección de comunidades según afinidades, entre ellas las políticas.
El estudio de la propagación de mensajes ha sido ampliamente analizado desde un enfoque cuantitativo, destacando el trabajo de Kwak et al. (2010) sobre los datos completos de un mes en Twitter el año 2009, obteniendo unos 41,7 millones de usuarios, 1,47 billones de relaciones, y 106 millones de tuits. Midieron la capacidad de un usuario de difundir más allá de su red de seguidores y encontraron que, para aquellos que tenían más de mil seguidores, el promedio de los usuarios que no eran de su red no se veía afectado por el número de seguidores. Es decir, no importaba cuántos seguidores tuviera un usuario, el tuit era probable que llegase a un cierto número de audiencia una vez que se difundía mediante el RT. En las medidas temporales de difusión encontraron que la mitad de las difusiones se realizaron en la primera hora y el 75% en el día.
Asimismo, se abordó si la difusión dependía de la distancia física entre los usuarios, (Liere 2010), encontrando que el valor medio de la distancia era 955 km y la mediana 1.698 km. Lo que refuerza que Twitter no es tan global como puede parecer.
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Respecto a la asimetría de la propagación, Yang et al. (2010) analizaron el comportamiento de los usuarios que hacen RT y encontraron que la difusión era muy asimétrica, siguiendo una distribución de ley de potencias. La mayoría de los usuarios hacían muy pocos RT mientras que un pequeño grupo realizaba muchos (retweet-aholics). El 3,13% de las retransmisiones las realizaron usuarios que hicieron RT más de 1.000 veces. Respecto a la relación entre número de tuits publicados y número de retransmisiones, los usuarios poco activos hacían pocos RT mientras que los que publicaron más de 200 tuits eran más propensos a...
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