M. Luz Congosto (@congosto) hablo en La Azucerera de Zaragoza sobre Twitter como barómetro social, dentro del ciclo Twitterllon que organiza Gabriel del Molino (@gmolino).

1. #38 twittellón
Twitter ¿un barómetro social?
11-2-2014
M. Luz Congosto
1

2. What are you doing?
24 de marzo, 2006
http://www.flickr.com/photos/jackdorsey/182613360/in/photostream
11-2-2014
M. Luz Congosto
2

3. What ‘s happening?
By Biz Stone
November 19, 2009
The fundamentally open model of Twitter created a
new kind of information network and it has long
outgrown the concept of personal status updates.
Twitter helps you share and discover what’s
happening now among all the things, people, and
events you care about. “What are you doing?” isn’t
the right question anymore—starting today, we’ve
shortened it by two characters. Twitter now asks,
“What’s happening?”
https://blog.twitter.com/2009/whats-happening
11-2-2014
M. Luz Congosto
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4. Claves del éxito de Twitter?
Asimetría -> Espacio público
A
C
B
D
11-2-2014
M. Luz Congosto
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5. Claves del éxito de Twitter?
Tamaño del mensaje -> Concreción
11-2-2014
M. Luz Congosto
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6. Claves del éxito de Twitter?
Modelo abierto -> Usuarios crean nuevos usos
11-2-2014
M. Luz Congosto
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7. Claves del éxito de Twitter?
Modelo abierto -> Otros crean nuevos servicios
11-2-2014
M. Luz Congosto
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8. Claves del éxito de Twitter?
API -> Otros crean nuevas Apps
https://dev.twitter.com
/
11-2-2014
M. Luz Congosto
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9. Demanda del mercado

Conocer lo que se habla de su marca

Mejorar la propagación de sus mensajes

Optimizar su red de contactos

Detectar tendencias

Prevenir crisis

Predecir
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M. Luz Congosto
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10. Usando tecnología

Minería de datos aplicada a la caracterización de
usuarios y estudio de la propagación

Técnicas de lenguaje natural

Ciencia de las redes
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M. Luz Congosto
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11. Conociendo mejor a la sociedad

Opinión, estado de ánimo, preferencias…

Polaridad política

Tendencias
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M. Luz Congosto
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12. Modelo de comunicación en twitter
Propagación
Fragmentación
Intermitencia
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M. Luz Congosto

13. Los datos en twitter
Cantidades masivas de información
Mezcla de relevancia con irrelevancia
Fuentes no contrastadas
Información desestructurada
11-2-2014
M. Luz Congosto
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14. Los datos en twitter
Ciberactivismo
Opinión
Polaridad
Política
Predicción
Política Institucional
Sociedad
Demografía
Imagen inspirada en el “Innovation Funnel”
11-2-2014
M. Luz Congosto
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15. Opinión en twitter
Contando la participación de usuarios en
distintos temas de discusión
Atención
11-2-2014
M. Luz Congosto
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16. Opinión en twitter
Actitudes
Emociones
Analizando el contenido de los tweets
11-2-2014
M. Luz Congosto
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17. Opinión en twitter
Mensajes muy cortos
Ironía
La clasificación no es blanco o negro
¿Qué hacemos con
los titulares de las
noticias?
¿Qué hacemos
con los
hashtags?
11-2-2014
M. Luz Congosto
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18. Twitter e ideología
2010 U.S. congressional midterm elections
RT actúa como voto positivo del tweet y
en las campañas electorales aflora
comunidades de afinidad ideológica.
En este caso los demócratas y los
republicanos
Political Polarization on Twitter M. D. Conover, J. Ratkiewicz, M. Francisco, B. Gonc ¸alves, A. Flammini, F. Menczer (2011)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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19. Twitter e ideología
2010 U.S. congressional midterm elections
El uso de hashtags en las campañas
electorales también permite descubrir
comunidades de ideología similar
Mapping the Political Twitterverse: Candidates and Their Followers in the Midterms
Alexander Hanna1, Ben Sayre2, Leticia Bode3, JungHwan Yang2, Dhavan Shah2 (2010)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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20. Twitter y predicción
Predicción en recaudación de taquillas de cine
Predicting the future with social media, S Asur, BA Huberman (2010)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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21. Twitter y predicción
Predicción en bolsa
Derwent Capital
Markets
Twitter mood predicts the stock market J Bollen, H Mao, X Zeng (2011)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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22. Twitter y predicción
Predicción electoral

Predicting Elections with Twitter: What 140 Characters Reveal about Political
Sentiment. (Tumasjan, 2010). Método contar menciones 1,65% MAE (Mean Absolute
Error)

Why the pirate party won the german election of 2009 or the trouble with predictions:
A response to tumasjan, (Jungherr, 2011)

Predicting the political alignment of twitter users (Conover D. , 2010)

Limits of electoral predictions using twitter (Gayo-Avello D. , 2011)

Predicting the 2011 dutch senate election results with twitter (Tjong, 2012)
elecciones al senado de Holanda 2011

Tweets and votes: A study of the 2011 singapore general election (Skoric, 2012)

On using twitter to monitor political sentiment and predict election results
(Bermingham et al., 2011)

How (not) to predict elections (Metaxas. PT, 2011)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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23. Twitter y predicción
La segmentación de usuarios es difusa
No están representados todos los
estratos sociales ni las franjas de
edad
¿Cómo
afecta el
anonimato?
¿Cómo detectamos
los bots, las parodias
o fakes?
11-2-2014
M. Luz Congosto
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24. Algunos ejemplos de lo que investigo
11-2-2014
M. Luz Congosto
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25. Twitter y ciberactivismo
2009 #TijerasNO: Campaña contra los recortes en la ciencia
Propagación
por la
blogosfera
Cada circulo es un blog, el tamaño es proporcional al número de links desde otros blogs.
Propagación de tijerasNO (2010)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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26. Twitter y ciberactivismo
2009 #TijerasNO: Campaña contra los recortes en la ciencia
Propagación
por la
blogosfera
con Twitter
Cada circulo es un blog, el tamaño es proporcional al número de links desde otros blogs, los azules son los que tenían Twiitter.
Twitter es el detonador, los blogs son la mecha (2010)
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M. Luz Congosto
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27. Twitter y ciberactivismo
2009-2010 Ley Sinde
Analizando el hashtag #manifiesto
11-2-2014
M. Luz Congosto
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28. Twitter y ciberactivismo
2011 Ley Sinde
La Ley Sinde un año después (2011)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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29. Twitter y ciberactivismo
2011 15M
Evolución de la propagación del 15M en la plaza de Twitter (2011)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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30. Twitter y ciberactivismo
2011 15M
Evolución de la propagación del 15M en la plaza de Twitter (2011)
11-2-2014
M. Luz Congosto
30

31. Twitter y sociedad
2011 timeline
Twitterline 2011 (2012)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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32. Twitter y sociedad
2012-2013
Timeline
Twitter, una sonda permanente de opinión y una vía para canalizar acciones ciudadanas. ML Congosto (2013)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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33. Twitter y sociedad
2012-2013 Timeline, propagadores
Rajoy habla en el Parlamento sobre
Bárcenas
Huelga general 29M
80%
70%
Nacionalización de Bankia
60%
Bárcenas asume la autoría de los
papeles
14 Millones de indemnización para un
directivo de Bankia
50%
40%
30%
20%
Bácenas ingresa en prisión
El parlamento aprueba los recortes
10%
0%
Bárcenas demanda al PP por despido
improcedente
Manifestastación 15S contra los
recortes
La Prensa publica los papeles de
Bárcenas
Huelga general 14N
Bárcenas habla de los sobresueldos del
PP
Personas
Telefónica ficha a Rodrigo Rato
Instituciones
Personajes
Twitter, una sonda permanente de opinión y una vía para canalizar acciones ciudadanas. ML Congosto (2013)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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34. Twitter y sociedad
2012-2013 Timeline, tipos de mensajes
Rajoy habla en el Parlamento
sobre Bárcenas
Huelga general 29M
70%
60%
Nacionalización de Bankia
50%
Bárcenas asume la autoría de
los papeles
14 Millones de indemnización
para un directivo de Bankia
40%
30%
20%
El parlamento aprueba los
recortes
10%
Bácenas ingresa en prisión
0%
Bárcenas demanda al PP por
despido improcedente
Manifestastación 15S contra
los recortes
La Prensa publica los papeles
de Bárcenas
Bárcenas habla de los
sobresueldos del PP
Noticia
Ironía
Opinión
Huelga general 14N
Telefónica ficha a Rodrigo Rato
Movilización
Foto-vídeo
Otros
Twitter, una sonda permanente de opinión y una vía para canalizar acciones ciudadanas. ML Congosto (2013)
11-2-2014
M. Luz Congosto

35. Twitter y política institucional
2012-2013 ¿Qué tuitean nuestros diputados?
Panel t-hoarder de los dìputados (2014)
11-2-2014
M. Luz Congosto
35

36. Twitter y política institucional
2012 38º congreso del PSOE
Grafo de RTs de los candidatos
En el siguiente grafo se representan los RTS realizados a los tweets de los candidatos. Los nodos son los candidatos y los
usuarios que los retuitearon. Los arcos representan los RTs.
Panel t-hoarder del 38 congreso del PSOE (2012)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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37. Twitter y política institucional
2014 Convención del PP
Grafo de RTs de los hashtags de la convención.
En el siguiente grafo se representan los RTS realizados a los tweets con hashtags de la convención. Los nodos son los los
usuarios que usaron los hashtags. Los arcos representan los RTs.
Panel t-hoarder de la Convención del PP (2014)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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38. Twitter e ideología
Elecciones
Catalanas 2010
Twitter y política: Información, opinión y ¿predicción? M. Luz Congosto. Montse Fernández, Esteban Moro Egido (2011)
11-2-2014
M. Luz Congosto
38

39. Twitter y demografía
Demografías 15M
Imagen interactiva
Spanish indignados and the evolution of 15m: towards networked para-institutions. Ismael Peña-López,
Mariluz Congosto, Pablo Aragón (2013)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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40. Twitter y demografía
Demografías 15M
Imagen intereactiva
Spanish indignados and the evolution of 15m: towards networked para-institutions. Ismael Peña-López,
Mariluz Congosto, Pablo Aragón (2013)
11-2-2014
M. Luz Congosto
40

41. Twitter y predicción
Elecciones 20N
Menciones vs. Resultados
Menciones totales (nombre + @usuario + #hashtag) MAE=1,66%
Partido
(v)
%Votos
(vn) %Votos
normalizados
Menciones
(vt) %Votos
Twitter
vn-vt
PP
44,62%
51,8%
1.142.196
53,72%
+1,73%
PSOE
28,73%
33,47%
746.317
35,10%
+1,63%
IU
6,92%
8,06%
83.064
3,91%
-4,16%
UPyD
4,69%
5,46%
126.953
5,97%
+0,51%
Equo
0,88%
1,3%
27.866
1,31%
+0,29%
Análisis de las elecciones 20N Congosto,Ml, Aragón P. (2012)
11-2-2014
M. Luz Congosto
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42. Twitter y predicción
Elecciones 20N
Polaridad política vs. Resultados
Usuarios en general MAE: 5,00%
Partido
(v)
%Votos
(vn) %Votos
normalizados
Usuarios
(vt) %Votos
Twitter
vn-vt
PP
44,62%
51,98%
11.610
50,25%
-1.73%
PSOE
28,73%
33,47%
5.539
23,97%
-9,50%
IU
6,92%
8,06%
1.568
6,79%
-1,28%
UPyD
4,69%
5,46%
2.245
9,72%
+4,25%
Equo
0,88%
1,03%
2.143
9,28%
+8,25%
Usuarios con más de tres RTs o #hashtags polarizados en la campaña 20N
Análisis de las elecciones 20N Congosto,Ml, Aragón P. (2012)
11-2-2014
M. Luz Congosto
42

43. Twitter y predicción
Elecciones 20N
Medida de emotividad (valencia)
Medida realizada por Pablo Aragón
Análisis de las elecciones 20N Congosto,Ml, Aragón P. (2012)
11-2-2014
M. Luz Congosto
43

44. Resumiendo
11-2-2014
M. Luz Congosto
44

45. Parece que no tenemos remedio y el uso de las
redes sociales va a más
https://www.facebook.com/freddy.priyatna
11-2-2014
M. Luz Congosto
45

46. Estado del arte

Extraer opinión de los tweets automáticamente no tiene una
fiabilidad alta, por ahora. No todo es blanco y negro

Hay métodos para medir la polaridad política pero es una
minoría la que deja pistas. Habrá que buscar más vías para
detectarla

No hay una metodología consolidada para predecir o para
detectar tendencias. Posiblemente haya soluciones verticales

La tecnología es la clave para hacer de Twitter un barómetro
social
11-2-2014
M. Luz Congosto
46

47. Gracias por su atención
Contacto:
Experimentos:
Email: mcongosto@inv.it.uc3m.es
Barriblog.com
http://twitter.com/congosto
T-hoarder.com
http://www.linkedin.com/in/congosto
Otras presentaciones de visualización en: http://www.slideshare.net/mlcm
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M. Luz Congosto
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