El voto oculto de las métricas

Entrada publicada originalmente en Sesión de Control.

Hay indicadores que son buenos para generar un primer perfil de un usuario, pero sin contexto se llegua a conclusiones erróneas.

Dos días antes de las elecciones del #25M para el Parlamento Europeo, el PSOE publicó un artículo en su web autoproclamándose ganador de la campaña en redes sociales. Pasadas las elecciones y a todas luces sus mediciones de quién había ganado la campaña desde luego no se ha correspondido con la realidad de los resultados de las urnas.

La autoproclamada victoria se basa en medidas genéricas como Klout, que miden actividad en diferentes redes sociales, seguidores o impactos recibidos por parte de otros usuarios entre otros indicadores. En la misma línea podemos encontrar el ranking realizado por alianzo en el que Elena Valenciano también es la primera de la lista.

Pero, como apunta Ana Aldea, las métricas han de ir un poco más allá. No sólo es el candidato y qué efecto han conseguido sus perfiles, sino intentar detectar qué comunidades son las que han participado en la campaña y ver quiénes han sido los más influyentes, pero todo dentro del contexto del análisis que se está realizando. No por tener más seguidores un usuario es más influyente. Como dice Aldea, igual un militante de Cuenca ha sido el más influyente y ni por asomo tiene los mismos seguidores que pueda tener el líder de su partido.

Y es que hay que analizar teniendo en cuenta el contexto. Llegado el momento se debería medir qué usuarios o comunidades han sido las más influyentes en la discusión de políticas europeas, quién o quiénes han sido los que han marcado el debate en cuanto a la estructura territorial del Estado…

Un índice genérico como Klout indica si un perfil se mueve adecuadamente en redes sociales, pero quizá no esté dando la información adecuada respecto de lo que se está analizando.

Otro de los elementos a tener en cuenta sería la intensidad de la actividad en redes y el crecimiento de las cuentas en un periodo determinado, como apunta David Martínez, que pueden ser factores que hayan posibilitado el éxito de una formación como Podemos.

Haría falta introducir técnicas como el análisis de redes sociales, que pueden aportar una visión más específica de cómo se ha desarrollado una campaña, tanto en la detección de usuarios relevantes, como de comunidades. Cómo ejemplo, el siguiente mapa son los influenciadores y sus comunidades en Twitter, que han tenido actividad alrededor de los candidatos a las europeas en Cataluña.

En conclusión, hay que tener como referencias las métricas cuantitativas, pero hay que apoyarse en las cualitativas para poder obtener una perspectiva adecuada de lo que se está analizando. Quedarse en cuántos seguidores tiene un perfil, o qué Klout marca un usuario de Twitter sin mirar la relevancia que puedan haber tenido, puede ocasionar conclusiones totalmente equivocadas.

Nota: El mapa se ha realizado con la información capturada por Cosmos durante los meses abril y mayo. El análisis de redes se ha realizado con Gephi. El total de tweets analizados ha sido de 73.059. Los partidos y candidatos que no aparecen no es que no se hayan tenido en cuenta, sencillamente no están en este grupo de «influyentes».

Más datos de análisis de los candidatos a las europeas en Cataluña realizado con Cosmos aquí y aquí.