Este documento resume un estudio cuantitativo que analizó la relación entre el nivel de audiencia de un programa de televisión y el nivel de conversaciones en Twitter relacionadas con ese programa. El estudio encontró una correlación positiva entre el rating promedio de transmisión diaria de un programa y la cantidad de tweets diarios sobre ese programa durante un período de 129 transmisiones entre enero y junio de 2012. Los resultados sugieren que Twitter puede servir como proxy para medir la audiencia de televisión.

1. Examinando la relación entre el nivel
de audiencia y Twitter: El caso de
Mundos Opuestos
Rodrigo Rojo Pizarro
Junio 2013

2. • Analizar la relación existente entre el nivel de audiencia de un programa de televisión y el nivel de
conversaciones en Twitter relacionados a dicho programa
Objetivo:
• Correlación
• Variable 1: N° Tweets diarios
• Variable 2: Rating Promedio transmisión diaria
Estudio Cuantitativo
• 15 de Enero a 27 de junio 2012
• 129 Transmisiones
Periodo de Tiempo:

3. Personas
Followers
Following
Menciones
RT
Eventos
Popularidad
Sentimiento
Emoción
Influencia
(Q de
Personas)
IMPORTANTE
- Palabras Clave
- Hashtag #
- Naturaleza de lo
Medido

4. * Output Radian6 – Abril 2012

5. #MundosOpuestos
#MO
Mundos Opuestos
MundosOpuestos
= 2.090.980 tweets

6. Rating Promedio (%) Desviación Estándar
Sexo
Hombres 7,3 1,3
Mujeres 12,2 1,6
GSE
ABC1 7,3 1,4
C2 10,3 1,7
C3 11,8 1,7
D 9,0 1,4
Edad
4 a 12 años 7,1 1,5
13 a 17 años 10,4 2,4
18 a 24 años 9,8 2,4
25 a 34 años 11,2 2,1
35 a 47 años 10,3 1,7
50 a 64 años 10,6 1,6
64 o + años 8,9 2,1
Plataforma
con TV de Pago 8,9 1,3
sin TV de Pago 11,6 1,6
Total 9,9 1,3

7. Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado Domingo
Tweets 19875 17317 17736 17143 8851 3646 13175
0
5000
10000
15000
20000
25000
TweetsPromedio

8. 0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
15-01-2012
19-01-2012
25-01-2012
31-01-2012
06-02-2012
12-02-2012
16-02-2012
22-02-2012
28-02-2012
05-03-2012
11-03-2012
15-03-2012
21-03-2012
27-03-2012
01-04-2012
08-04-2012
12-04-2012
17-04-2012
22-04-2012
26-04-2012
01-05-2012
06-05-2012
10-05-2012
15-05-2012
20-05-2012
24-05-2012
29-05-2012
03-06-2012
07-06-2012
12-06-2012
17-06-2012
21-06-2012
CantidaddeTweets

9. 0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
1/15/2012 2/15/2012 3/15/2012 4/15/2012 5/15/2012 6/15/2012
Cantidad de Tweets y Rating Total por Día de Emisión
Tweets Rating % Total

10. Total Tweets
Variable Correlación de Pearson Sig. (bilateral)
Total Rating (%) 0,547 ,000
Rating (%) 4 a 12 0,477 ,000
Rating (%) 13 a 17 0,567 ,000
Rating (%) 18 a 24 0,501 ,000
Rating (%) 25 a 34 0,426 ,000
Rating (%) 35 a 49 0,477 ,000
Rating (%) 50 a 64 0,141 ,110
Rating (%) 65 a 99 -0,188 ,033
Rating (%) ABC1 0,450 ,000
Rating (%) C2 0,371 ,000
Rating (%) C3 0,506 ,000
Rating (%) D 0,444 ,000
Rating (%) Hombres 0,613 ,000
Rating (%) Mujeres 0,384 ,000
Rating (%) Con TV de Pago 0,519 ,000
Rating (%) Sin TV de Pago 0,459 ,000

11. • Duplicación de audiencias (TV y Twitter)
• Métrica de Reacción
• N° Reacciones Sociales VS N° Auditores
Audiencia
• Reflejo Social
• Mecanismo de «interacción» con TV
• Instantaneidad
Twitter

12. ¿Twitter como
Proxy de la
Audiencia?
¿Qué es lo que
mide Twitter?
¿Qué sucede ante
Programas de
Baja Audiencia?
¿Cómo Identificar
las Palabras
Clave?