Opina y twitter

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Clase de Jorge Selume en el taller #periodismoyconvergencia

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Opina y twitter

  1. 1. Twitter&Chile
  2. 2. CEP Nov/Dic 2010 ¿Tiene en su hogar… Conexión a Teléfono red fija Computadora internet ABC1 80,0% 79,4% 80,0% C2 72,6% 79,6% 81,6% Registre G.S.E C3 47,6% 43,0% 58,0% D 26,9% 16,8% 27,6% E 10,5% 10,3% 17,6% Total 41,8% 36,1% 47,4%
  3. 3. CEP Nov/Dic 2010 ¿Tiene en su hogar… Conexión a Teléfono red fija Computadora internet 18-24 44,7% 51,8% 62,1% 25-34 37,6% 32,3% 47,8% EDAD (en grupos) 35-54 39,5% 37,9% 49,7% 55 y más 46,7% 25,5% 33,4% Total 41,8% 36,1% 47,4%
  4. 4. CEP Nov/Dic 2010 ¿Tiene en su hogar… Conexión a Teléfono red fija Computadora internet Punto urbano 47,2% 39,5% 51,6% Zona Punto Rural 5,4% 13,2% 19,2% Total 41,8% 36,1% 47,4%
  5. 5. CEP Nov/Dic 2010 ¿Tiene en su hogar… Conexión a Teléfono red fija Computadora internet Sí 45,2% 36,2% 46,3%¿Está Ud. inscrito en los registros No 35,1% 35,5% 49,3% electorales para poder votar? No contesta 49,7% 49,7% 49,7% Total 41,8% 36,1% 47,4%
  6. 6. ComScore
  7. 7. ComScore
  8. 8. ComScore
  9. 9. Twitter“Descubre lo que está ocurriendo en este momento, en cualquier lugar del mundo”“Somos una red de información en tiempo real de lo que está ocurriendo en el mundo.No nos vemos como una red social de amigos. Y vamos más allá que los medios.Ellos ofrecen contenido relevante a sus lectores, nosotros abarcamos todo tipo decomunicaciones instantáneas”. Dick Costolo, CEO de Twitter
  10. 10. Forma de calculo de los Indicadores Para la elaboración del Ranking de Influencia se utilizaron dos indicadores, Impacto y Resonancia. A continuación se detallan las variables que componen ambos indicadores.Impacto: Número de followers del usuario. Número de únicas referencias y menciones al usuario. Frecuencia con que el usuario es únicamente retwitteado. Frecuencia con que el usuario únicamente retwittea a otros usuarios. Frecuencia relativa con que el usuario postea updates.Resonancia: Probabilidad de que otros usuarios retwitteen lo que el usuario ha escrito. Probabilidad de que otros usuarios hagan una referencia o una mención del usuario.
  11. 11. Forbes- Klout Top Ten Ranking de Influencia 2010 1. justinbieber 100 11. BarackObama 88.5 2. paulocoelho 96 12. KimKardashian 88.5 3. joejonas 92 13. Tyrese 87.9 4. kanyewest 90.9 14. federicodevito 87.7 5. DalaiLama 90.6 15. joseserra_ 87.1 6. nickjonas 90.1 16. TheEllenShow 87.04 7. ladygaga 89.6 17. AngelaSimmons 87 8. ConanOBrien 89 18. katyperry 87 9. iamdiddy 88.9 19. ebertchicago 86.7 10. yelyahwilliams 88.8 20. RickWarren 86.7* Klout: or social media influence, which is basically a measure of the impact of your opinions, links andrecommendations across your social graph.
  12. 12. Ranking de Influencia de Políticos RANKING Nombre Cuenta INFLUENCIA Impacto Resonancia INFLUENCIASebastián Piñera @sebastianpinera 1 53,1% 53,5% 51,3%Ricardo Lagos Weber @lagosweber 2 33,8% 34,7% 30,1%Laurence Golborne @lgolborne 3 33,4% 35,0% 26,8%Marco Enriquez-Ominami @marcoporchile 4 26,2% 28,9% 15,3%Nelson Ávila @nelsonavila 5 24,9% 25,0% 24,6%Ena von Baer @enavonbaer 6 21,3% 23,5% 12,4%Rodrigo Hinzpeter @rhinzpeter 7 18,7% 20,7% 10,5%Gonzalo Arenas @diputadoarenas 8 17,3% 15,8% 23,1%Felipe Harboe @felipeharboe 9 16,0% 16,8% 13,0%Claudio Orrego @orrego 10 14,0% 14,3% 12,8%  6 de enero 2011
  13. 13. Twitter&TV
  14. 14. Twitter & TVTV: puede movilizarse a la audiencia si las redes sociales se integran a laprogramación."La discusión no es si Internet es amiga o enemiga, si es fuente de piratería ode audiencia. Lo que se discute aquí es cómo obtener beneficios de suutilización“ Ejemplo a considerar: la pasada entrega de los Grammy, queregistró los mayores índices en una década.Tanto las cadenas, como de sus creativos, admiten sin rubor que echan manode Twitter o Facebook para conocer a sus audiencias. "Porque ya no essuficiente crear algo bueno y ejecutarlo a la perfección, también tenemos quesaber cómo venderlo", comenta Shawn Ryan, productor ejecutivo, guionista ycreador de series como The shield o The unit.La gran pregunta es si no habría que revisar el sistema de medición de laaudiencia, para tener en cuenta la participación del público.
  15. 15. Caso Camiroaga Tipo de opinión Frecuencia Porcentaje Positivo 527 59,3 Negativo 211 23,7 Neutro 151 17 Total 889 100 El 59.3% de las opiniones son positivas, el 23.7% negativas y el 17.0% neutras.
  16. 16. Caso Camiroaga Opiniones positivas Frecuencia Porcentaje Apoyo 512 79,8 Culpa de la prensa/farándula 50 7,8 Mal desempeño de Carolina de Moras 22 3,4 Culpa de TVN 20 3,1 Otro 38 5,9 Total 642 100El 79.8% de las opiniones positivas refieran a mensajes de apoyo y aliento ante la situación vivida por Camiroaga.En su mayoría corresponden a fans que lo apoyan incondicionalmente. La segunda mención más repetida refiere ala labor de la prensa de farándula culpabilizándolo (7.8%). En tercer y cuarto lugar, aparecen el mal desempeño deCarolina de Moras (3.4%) y la responsabilidad del canal en lo ocurrido (3.1%).
  17. 17. Caso Camiroaga Opiniones negativas Frecuencia Porcentaje Culpable 59 25,0 Mal desempeño de Carolina de Moras 26 11,0 Bien Kathy 25 10,6 Mentiroso 17 7,2 Culpa de TVN 13 5,5 Traidor 11 4,7 Otro 85 36,0 Total 236 100El 25.0% de las opiniones negativas sindican a Camiroaga como el responsable de la salida de Salosny delmatinal. La segunda mención más repetida refiere a mal desempeño de Carolina de Moras (11.0%), la tercera albuen desempeño de Salosny como coanimadora (10.6%) y la cuarta refiere a Camiroaga como mentiroso (7.2%).
  18. 18. Variación en nivel de Influencia de Camiroaga Semana Variación Antes Después Influencia 31,9% 45,8% 43,6% Impacto 34,1% 46,6% 46,1% Metricas Resonancia 23,3% 42,7% 33,9% Referencias 683 1500 119,6% Retwiteos 160 216 35,0%  El nivel de influencia de Camiroaga aumentó un 43.6%.  Las referencias a Camiroaga aumentaron en un 119.6%.
  19. 19. Twitter&Empresas
  20. 20. Twitter & EmpresasLas marcas no están ajenas a este fenómeno. Un cliente insatisfecho y activo en lasredes sociales puede transformarse en una gran amenaza reputacional. Por el contrario,un cliente feliz puede transformarse en un gran embajador de la marca. Es necesarioescuchar las conversaciones, identificar los líderes de opinión digitales, participar de susdiscusiones en las mismas plataformas donde éstas están ocurriendo.Un uso adecuado de Twitter, nos permite monitorear la percepción e identidad de marca,investigar cualitativamente sobre la aceptación y penetración de productos o servicios,detectar a tiempo campañas y corrientes de desprestigio y diseñar campañas deprevención ante posibles crisis reputacionales.Es importante que compañías y gobiernos puedan utilizar Twitter para reducir el tiempode espera en cualquier tipo de servicio que estén dando. Por supuesto, se crea tambiénesa relación más directa entre ciudadano o cliente y político o empresario”.El servicio de atención al cliente de las operadoras suele funcionar mejor por Twitter quede forma telefónica. Iberia informó al instante desde la suya sobre la última huelga decontroladores.
  21. 21. Caso VTR Nivel de influencia (%) 6 5,4 5 4 3 2,3 2 1 0 12_19 12_20 12_21 12_22 12_23 12_24 12_25  El nivel de influencia de @VTRsoporte aumenta un 134.8% en una semana. El incremento comienza el día viernes 24, una vez ocurrida la falla en las D-Box.
  22. 22. Caso VTR Retwiteos y Referencias 200 180 176 160 140 120 100 80 62 60 40 20 24 4 0 12_19 12_20 12_21 12_22 12_23 12_24 12_25 RETWITEOS DE OTROS (UNICOS) REFERENCIAS DE OTROS (UNICOS) Los retwiteos y referencias suben bruscamente a partir del viernes 24 diciembre, alcanzando su peak el sábado 25. El mismo fenómeno se observa en el caso de los retwiteos.
  23. 23. Caso VTR: codificación de tweets Valoracion Frecuencia % Positivo 21 4,5 Negativo 280 60,1 Neutro 165 35,4 Total 466 100 La mayoría de los tweets asociados a la cuenta @VTRsoporte son negativos (60.1%). Los tweets positivos alcanzan apenas al 4.5%, mientras que los neutros llegan al 35.4%.
  24. 24. Caso VTR: codificación de tweets Valoración Negativa Frecuencia % Valoración Positiva Pérdida de todo lo grabado 86 30,7 Frecuencia % Soporte no responde 53 18,9 Mal servicio 50 17,9Servicio sin problemas 11 52,4 Compensación por el error 38 13,6Problema solucionado 6 28,6 Demanda contra VTR 16 5,7Apoyo 3 14,3 Cambio de proveedor 15 5,4Otros temas 1 4,8 Burla sobre VTR 14 5,0Total 21 100 Venganza por lo ocurrido 4 1,4 Otros temas 4 1,4 Total 280 100  La mayoría de las menciones negativas refieren a la pérdida de todo lo grabado (30.7%), en segundo lugar a la no respuesta por parte de soporte (18.9%) y en tercer lugar a la mala calidad del servicio que reciben los clientes (17.9%).  Las mayoría de las menciones positivas son de usuarios que no sufrieron problemas en el servicio (52.4%).
  25. 25. Tweet&ShoutRepercusión en Twitter de Ratificación a JVR Informe Cualitativo
  26. 26. 1. Objetivos General Conocer el efecto que generó en Twitter la ratificación de Jacqueline Van Rysselberghe como Intendenta por la VIII Región. Específicos Conocer la opinión de los twitteros respecto a los siguientes personajes:  Intendenta Jacqueline Van Rysselberghe Ministra Magdalena Matte  Senador Alejandro Navarro Ministro Rodrigo Hinzpeter
  27. 27. 2. Ficha Técnica Universo: Todos los tweets publicados durante el día miércoles 16 de febrero, luego de anunciarse la ratificación. Este Universo comprende exclusivamente los tweets relacionados a las siguientes cuentas: @jvanbiobio @magdalenamatte @senadornavarro @rhinzpeter
  28. 28. 2. Ficha Técnica Muestra: 1885 tweets. Técnica de análisis: Grounded Theory. Metodología: Se codificaron todos los tweets en positivo, negativo o neutro. Además se asoció un concepto por cada tweet con el fin de enriquecer el análisis.
  29. 29. Intendenta Jacqueline Van RysselbergheIntendenta Jacqueline Valoraciónvan Rysselberghe PorcentajeNumero de tweets asociados FOTO a la cuenta Positivo 13,9 Negativo 60,2 Neutro 25,9 373 Total 100Opiniones Positivas Opiniones Negativas Porcentaje PorcentajeApoyo a JVR 32,1 JVR no dice la verdad 34,9JVR comprometida con la region 21,4 Ironías burlescas hacia JVR 15,7AN no dice la verdad 17,9 Mala decisión del Gobierno 12,3Otros 28,7 Decepción con la Alianza 10,6Total 100 UDI influyó en la decisión 6,7 JVR debe enfrentar una acusación constitucional 4,1 Otros 15,8 Total 100
  30. 30. Ministra Magdalena MatteMinistra Magdalena ValoraciónMatte PorcentajeNumero de tweets asociados FOTO a la cuenta Positivo 42,0 Negativo 34,7 Neutro 23,3 541 Total 100Opiniones Positivas Opiniones Negativas Porcentaje PorcentajeApoyo y animo 40,9 Debiese renunciar por falta de apoyo por parte del Gobierno 54,4Respaldo a su gestión 40,9 En desacuerdo con desición del Gobierno 8,6Confianza en JVR 7,0 No debiese haber aceptado las disculpas de JVR 8,6Mostró nobleza y claridad 7,0 Salió derrotada 7,0Otros 4,2 Otros 21,5Total 100 Total 100
  31. 31. Senador Alejandro NavarroSenador Alejandro ValoraciónNavarro PorcentajeNumero de tweets asociados FOTO a la cuenta Positivo 37,9 Negativo 32,5 Neutro 29,6 293 Total 100Opiniones Positivas Opiniones Negativas Porcentaje PorcentajeJVR no dice la verdad 32,1 AN no dice la verdad 26,9Apoyo a su gestión 20,6 Burlas hacia el Senador 25,4Error del gobierno 9,1 AN derrotado 16,5UDI gobierna 9,0 AN sin peso político 9,0Debe realizar una acusacion Generó una acusacion sin fundamentosconstitucional 7,7 6,0Otros 21,6 Otros 16,3Total 100 Total 100
  32. 32. Ministro Rodrigo HinzpeterMinistro Rodrigo Hinzpeter Valoración Porcentaje Numero de tweets asociados a la cuenta FOTO Positivo 11,4 Negativo 69,6 Neutro 19,0 678 Total 100Opiniones Positivas Opiniones Negativas Porcentaje PorcentajeApoyo al gobierno 39,1 RH le faltó carácter 23,6Se aplicó el principio de inocencia 32,3 Gobierno comete un error ratificándola 14,8Agradecimiento a su gestión 18,6 Ironías y burlas respecto del actuar de RH 14,1Decidió luego de analizar los antecedentes 10,0 RH niega los hechos 12,8 Decepción con el manejo de la situación por parte delTotal 100 Gobierno 10,8 JVR no dice la verdad 5,4 Debe actuar la Contraloria y el Ministerio Público 4,0 UDI gobierna 3,4 Otros 11,2 Total 100
  33. 33. Tweets destacados“@rhinzpeter Cuando los que mandan pierden la verguenza los queobedecen pierden el respeto”.“@jvanbiobio gracias por seguir comprometida con la 8va region la felicito.Usted a demostrado mucho y esto es solo un mal entendido #chile”.“@senadornavarro a pesar de estar a favor de este gobierno estoy deacuerdo con usted de que la intendenta tiene que salir de su cargo”.“@magdalenamatte como es posible que usted no se vaya indignada?usted es una dama para estar en ese circo lo lamento mucho!”.“GRANDE INTENDENTA!!! QUE @senadornavarro SE HAGARESPONSABLE DE MENTIRLE AL PAIS Y DAMNIFICADOS”.!“Que chistoso que el Sr. WIKIPEDIA @SenadorNavarro diga que laintendenta le mintio al Presidente y demases.. osea Sr. WIKIPEDIA!!”.
  34. 34. Tweets destacados“@jvanbiobio este fue el ultimo y único gobierno de la alianza votare nulapara la proxima”.“@rhinzpeter No era el Gob. de los mejores? Al mantener a JVR da piep/las irregularidades igual que la #Concertacion.Una vergüenza”.“@magdalenamatte no soy de su sector pero a Ud. le creo”.“@jvanbiobio Demostro el poder de la udi pero los ciudadanos (incluyendomuchisimos de gobierno) estan enfurecidos”.“@rhinzpeter #Hinzpeter acusa al ciudadano Pakistani tildandolo deterrorista y sin pruebas y a #JVR con pruebas nada”.
  35. 35. Tweet&ShoutRepercusión en Twitter de Ratificación a JVR Informe Cuantitativo
  36. 36. 1. Objetivos General Conocer la evolución del nivel de influencia en Twitter de los siguientes personajes: 1. Intendenta Jacqueline Van Rysselberghe 2. Ministra Magdalena Matte 3. Senador Alejandro Navarro 4. Ministro Rodrigo Hinzpeter Específicos  Conocer la variación en los niveles de actividad de las cuentas.  Conocer el nivel de los indicadores clave asociados a las cuentas.
  37. 37. 2. Ficha Técnica Universo: Todas las métricas diarias en el periodo comprendido entre el 13 y el 20 de febrero de las siguientes cuenta s: @jvanbiobio @magdalenamatte @senadornavarro @rhinzpeter Muestra: Se consideraron 23 métricas por cada día monitoreado, las cuáles se resumieron en un indicador denominado Influencia. Técnica de análisis: Análisis cuantitativo generando indicadores por usuario.
  38. 38. Nivel de influencia Influencia 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 13_2 14_2 15_2 16_2 17_2 18_2 19_2 20_2 JVR MM RH AN
  39. 39. Actividad de la cuenta FOLLOWERS JVR MM RH AN 13_2 3206 19936 85931 12701 14_2 3232 19980 86054 12732 15_2 3270 20031 86210 12857 16_2 3377 20089 86619 12926 FECHA 17_2 3568 20405 86948 13102 18_2 3703 20597 87463 13407 19_2 3736 20623 87592 13450 20_2 3764 20654 87723 13488 Nuevos Followers 558 718 1792 787 % crecimiento 14,8 3,5 2,0 5,8
  40. 40. Actividad de la cuenta Retwiteos 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 13_2 14_2 15_2 16_2 17_2 18_2 19_2 20_2 JVR MM RH AN
  41. 41. Actividad de la cuenta Referencias 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 13_2 14_2 15_2 16_2 17_2 18_2 19_2 20_2 JVR MM RH AN
  42. 42. GRACIAS

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