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

Octubre 2013

	
  	
  	
  	
  	
  	
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Identificando líderes de opinión en Twitter por medio del Social
Network Analysis
Miguel del Fresno
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El principal riesgo reside en que si identificados los SMI son inundados con exceso de
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Identificando líderes de opinión en Twitter por medio del análisis de redes sociales

  1. 1.   Identificando líderes de opinión en Twitter por medio del Social Network Analysis Octubre 2013                                                                                                                                                                                                                    
  2. 2.   Identificando líderes de opinión en Twitter por medio del Social Network Analysis Miguel del Fresno www.migueldelfresno.com Los Social Media Influyentes (SMI) pueden ser definidos como una nueva tipología de actores independientes que pueden influir en las actitudes de sus audiencias a través de la utilización de los medios sociales de Internet, en 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) 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. Este estudio presenta 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, 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. Metodología 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).                                                                                                                                                                                                                    
  3. 3.   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 la función de 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) Esta representación en red de un clima de opinión 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 informaciones. La identificación de los SMI 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 afectar de forma efectiva en la expansión o no de información a grandes grupos, sociedades o a escala global.                                                                                                                                                                                                                    
  4. 4.   Fig. 1 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 del ruido en las prácticas comunicativas en tiempo de Internet. Fig. 2                                                                                                                                                                                                                    
  5. 5.   Fig. 3 Post publicado originalmente en el blog de:                                                                                                                                                                                                                    

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