1. Redes sociales y confianza:
análisis de Facebook y Twitter
municipales
WIP/BIT Chile 3.0 (Fondecyt 1110098)
Nicolás M. Somma
Instituto de Sociología UC
Encuentro: ¿Cómo las TICs inciden en la confianza stakeholders-organizaciones?:
Lecciones del e-commerce y gobiernos locales en Chile.
25 de julio 2013

2. Preguntas orientadoras
• ¿Pueden las redes sociales (Facebook y Twitter)
decirnos algo sobre la confianza que el público tiene
hacia los municipios?
• Si es así, ¿cómo la medimos?
• ¿“Cuánta” confianza aparece reflejada en las redes
sociales municipales?
• ¿De qué tipo de confianza se trata? ¿Basada en
competencia? ¿Honestidad? ¿Información?

3. El estudio
• Selección de comunas: Maipú y Peñalolén
– Alto desarrollo tecnológico (Peñalolén n°1, Maipú n°5) >
buscar la llave donde hay luz
– Comunas con alta diversidad socioeconómica
• Las dos principales redes sociales: Twitter y Facebook
…
• … tanto de alcaldes como de municipalidades

4. El estudio
• Codificación de todos los mensajes emitidos y
disponibles entre 14 sept. y 15 oct. 2012 (2 semanas antes y
después de campaña por elecciones municipales) …
• … para los 8 sitios:
• Total: 1716 mensajes (mensaje es la unidad de
análisis)
• Relevamiento de datos: Nicolás de la Cerda, Paola Langer y Bernardo
Mackenna (Instituto de Sociología UC)
Maipú Peñalolén
Alcalde Municipalidad Alcalde Municipalidad
Twitter 1 3 5 7
Facebook 2 4 6 8

5. ¿Cómo medir la confianza en los mensajes de las
redes sociales?
• Los mensajes que la gente postea en redes sociales
municipales dicen algo sobre la confianza que la
persona tiene hacia la municipalidad o alcalde
• Analizando el mensaje podemos inferir el nivel y
características de esa confianza

6. Ejemplos (Twitter de Orrego)
Confianza basada en transparencia, honestidad
Desconfianza basada en opacidad

7. Ejemplos (Twitter de Orrego)
Desconfianza basada en incompetencia e
incumplimiento

8. Ejemplos (Twitter de Undurraga)
Confianza basada en competencia

9. Ejemplos (Facebook de Maipú)
Desconfianza basada
en injusticia

10. 8 dimensiones de confianza
1) Cercanía (sí=1, no=0). Refiere a si los emisores del mensaje sugieren que se sienten cercanos a la
institución o alcalde en cuestión.
2) Contacto previo (sí=1, no=0). Refiere a cualquier indicación de haber tenido un contacto presencial con la
municipalidad o el alcalde.
3) Valencia (negativa=-1, neutra=0, positiva=1). Informa sobre la actitud general del mensaje.
4) Cumplimiento (negativa=-1, neutra=0, positiva=1). Refiere a si el alcalde o la municipalidad cumplieron
promesas realizadas/satisficieron expectativas generadas en la población, o si por el contrario las
defraudaron.
5) Honestidad (negativa=-1, neutra=0, positiva=1). Refiere a apreciaciones sobre la honestidad o probidad
del alcalde o la municipalidad.
6) Justicia (negativa=-1, neutra=0, positiva=1). Refiere a en qué medida el alcalde o municipalidad son
caracterizados como llevando a cabo acciones justas o nobles.
7) Identificación (negativa=-1, neutra=0, positiva=1). Refiere a si el emisor del mensaje se identifica con el
alcalde o municipalidad.
8) Pertenencia a grupo (sí=1, no=0). Refiere a si el emisor del mensaje declara pertenecer a
algún grupo social, económico, político, geográfico, deportivo u otro.
• Alta carga de confianza: mensaje indica cercanía, contacto
previo, pertenencia a grupos, valencia positiva, apreciaciones
de cumplimiento, honestidad y justicia, e identificación
positiva con alcalde o municipalidad
• Baja carga de confianza: lo opuesto

11. ¿En qué medida están presentes las dimensiones de
la confianza en los mensajes?
28.5
2.7
0.5
0.5
3.4
32.8
4.9
2.9
2.1
0.2
38.6
92.4
96.6
97.4
96.4
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Valencia
Cumplimiento
Honestidad
Justicia
Identificación
Positiva
Negativa
Neutra
2%
3%
3%
4%
7%
8%
8%
61%
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Pertenencia a grupo
Justicia
Honestidad
Identificación
Cercanía
Cumplimiento
Contacto previo
Valencia
*: % en que está presente el atributo
**: % con mención positiva + % con mención negativa
**
**
**
**
**
*
*
*
• Las dimensiones de la
confianza están escasamente
presentes en los mensajes
• La única excepción es la
valencia
• Interpretación I: mensajes
vehiculizan poca confianza
• Interpretación II: mensajes
promueven actividades
offline que refuerzan
confianza

12. Creación de variable de “carga de confianza”
• Sumatoria de las 8 dimensiones de confianza
• Variable va desde -3 (mínima confianza) a 4 (máxima
confianza)
• Cada mensaje tiene su “carga de confianza”
• Promedio: .11 (tendencia positiva pero débil)
• Sólo aplica para mensajes de origen
externo, emitidos por el público (1014 casos con
información completa para las 8 dimensiones)

13. Distribución de variable de “carga de confianza” (%)
0.49
6.02
25.05
35.7
20.61
8.78
2.37
0.99
0
5
10
15
20
25
30
35
40
-3 -2 -1 0 1 2 3 4
Menos confianza Más confianza

14. ¿Qué tipos de mensajes reflejan más confianza?
• ¿Los de Twitter o los de Facebook?
• ¿Los dirigidos al alcalde o a la municipalidad?
• ¿Antes de la campaña electoral municipal o una
vez comenzada?
• ¿Maipú o Peñalolén?
• Testeamos cuatro hipótesis preliminares

15. 1) Twitter vs. Facebook
Hipótesis: mensajes de Twitter reflejan menos confianza que mensajes de
Facebook:
– Usuario de Twitter más “selecto”, ABC1, joven, e interesado en
informarse y debatir (González et al. s/f) > propenso a
comentarios críticos
– Twitter ofrece menos espacio > promueve comentarios incisivos
para ganar atención
0.38
0.05
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
Facebook Twitter
Carga de confianza promedio
Diferencia significativa al .001

16. 2) Alcalde vs. Municipalidad
Hipótesis: mensajes al alcalde reflejan más confianza que mensajes a la
municipalidad
• Alcalde “de carne y hueso”, municipalidad ente impersonal
Diferencia significativa al .001
0.02
0.65
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
Alcalde Municipio
Carga de confianza promedio
Contra-hipótesis:
Alcalde puede generar
sentimientos
fuertemente negativos
que induzcan
desconfianza

17. 3) Pre-campaña vs. durante campaña
Hipótesis: mensajes durante campaña reflejan menor confianza que
mensajes previos a campaña
• La gente desconfía ante el aluvión de promesas electorales; efecto contrario
al buscado
0.18
0.04
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
0.16
0.18
0.2
Antes de campaña Durante campaña
Carga de confianza promedio
Diferencia no estadísticamente significativa al .05

18. 4) Maipú vs. Peñalolén
Difícil plantear hipótesis a priori
Diferencia estadísticamente significativa al .001
0.52
0.03
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Maipú Peñalolén
Carga de confianza promedio

19. M1 M2 M3 M4 M5
b/se b/se b/se b/se b/se
Medio -0.336*** -0.232*
(FB=1,TW=2) (0.10) (0.10)
Municipio -0.487*** -0.306**
(Mai=1,Pen=2) (0.11) (0.11)
Fuente 0.632*** 0.523***
(Alc=1,Mun=2) (0.11) (0.11)
fechas_campaña -0.142 -0.158*
(1=ant,2=durant) (0.08) (0.07)
_cons 0.723*** 1.011*** -0.611*** 0.324** 0.749*
(0.19) (0.20) (0.13) (0.13) (0.35)
R2 .01 .02 .03 .002 .05
N 1014.000 1014.000 1014.000 1000.000 1000.000
• Esencialmente sí (modelos de regresión de mínimos cuadrados ; escala de confianza
como variable dependiente; características del mensaje como variables independientes
¿Se mantienen estos resultados
al controlar por otras variables?
* p<.05; ** p<.01; *** p<.001.

20. Gracias!!!!!