ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DE LAS RRSS EN LA CRISIS CHILENA
Ver a Través de la Tormenta de Información
¿De qué forma este tipo de análisis ayuda y cómo puedes implementarlo en tu empresa?
Update 26–11–2019: Quisiéramos darles las gracias por los cientos de comentarios de apoyo que hemos recibido a nuestro análisis de redes sociales y aprovechar esta instancia para hacer algunas aclaraciones sobre el objetivo y alcance de este:
- El análisis no pretenden ser representativo de toda la ciudadanía chilena, este solo busca mostrar el comportamiento de las cuentas de Twitter que interactuaron con los hashtags mas relevantes, entre el 20 de Octubre y 5 de Noviembre.
- Hay un video que se ha propagado en las RRSS con algunas opiniones que no nos representan como empresa y que sacan de contexto nuestro informe. Nuestra intención es entregar visibilidad de algunos comportamientos que hay en RRSS.
- Nos hicieron un comentario sobre un gráfico en nuestro blog (2.000 cuentas más influyentes por Ubicación), que podría llevar a malas conclusiones, preferimos eliminar este plot para no causar confusiones.
Nuevamente, muchas gracias!
Equipo ConnectaLabs
Al ver lo que estaba ocurriendo en Chile, en ConnectaLabs AI nos planteamos la misión de usar todas las herramientas que nos entrega la Inteligencia Artificial para poder encontrar insights interesantes que sean un aporte a la discusión.
En este Blog les contaremos sobre nuestros descubrimientos y también sobre cómo estos pueden ser un aporte a la hora de comprender lo que se habla en las RRSS sobre las empresas.
Como en tantos casos, a la hora de hablar de IA debemos partir con la Data
“Así que manos a la obra”
Dos partes claves del proceso son, en primer lugar, definir qué vamos a buscar y en segundo lugar, entender el contexto en el que esto se inserta. En el caso de la crisis chilena definimos 3 temáticas para agrupar la información que descargamos (Marchas, Políticas, Orden Público), adicionalmente definimos la polaridad de cada hashtag (No significa lo mismo hacer un comentario a favor #fuerasharp que de #aguantesharp). Lo mismo aplica al trabajo que se realiza con empresas, por ejemplo. No se puede simplemente aplicar un grupo de algoritmos y esperar que estos nos entreguen información relevante si no se entiende primero el contexto.
Para el análisis, descargamos todos los tweets relacionados con los hashtags que fueron trending topic entre el 20 de Octubre y el 5 de Noviembre del 2019 (estamos hablando de 4.8M tweets generados por 640K cuentas). En este artículo no voy a entrar en los detalles de cómo se procesan más de 30GB de información no estructurada, para generar datasets con los que se pueda trabajar.
Listado de Hashtags descargados y su polaridad
Ya tengo la información lista, ¿ahora qué hago?
Llegamos a la parte entretenida, ¿cómo le damos valor a esta información? Es muy importante hacer las preguntas de negocio clave, de esta forma los análisis van a entregarle información relevante a los tomadores de decisión en las empresas.
En el caso de la crisis social chilena, nosotros queríamos contestar las siguientes preguntas.
¿Hay comportamientos anómalos en el flujo de tweets en esta crisis?
¿Quién realmente influye en Twitter?
¿Qué comunidades hay en las RRSS y quien influye?
¿Hay comportamientos anómalos en el flujo de tweets en esta crisis?
Para no tener malos entendidos, definamos anómalo: “que es distinto de lo general o de lo común o se aparta de su estado natural o de las condiciones que le son inherentes”.
La respuesta a esa pregunta es SÍ, podemos ver claramente 6 eventos en los cuales el tráfico se comportó de forma anómala.
Este tipo de análisis les permite a las empresas identificar comportamientos extraños en las RRSS, pueden ayudar detectar tempranamente una explosión en las RRSS que afecte la marca u otros tipos de comportamiento fuera de lo normal, además de saber los principales conceptos discutidos en estos eventos.
- 21/10/2019: Arrecian las críticas a la declaración de Piñera sobre estar “en guerra”. El general Iturriaga afirma que “no estoy en guerra con nadie”.
- 22 al 23/10/2019: En cadena nacional, el Presidente Sebastián Piñera hace un mea culpa y anuncia un paquete de medidas de corte social para enfrentar la crisis.
- 28/10/2019: Piñera realiza un importante cambio de gabinete, donde ocho ministerios cambian de titular y cinco figuras salen de La Moneda.
Este tipo de análisis de series de tiempo también se usa para detección de fraudes, mantenimiento predictivo, entre otros.
Para los más técnicos, aquí pueden ver el análisis completo y su código en GITHUB para descargarlo.
¿Quién realmente influye en Twitter?
Esto es clave, muchos evalúan la influencia solamente por la cantidad de followers que tiene un influencer o por los retweets, pero realmente el tema es más complejo, miren este ejemplo de la vida real.
Influencer con más de 2 millones de seguidores no pudo vender ni 36 camisetas de su propia marca. Ni el 0.001% de sus fans en Instagram la apoyó. “La burbuja de los influencers está explotando”, dijo la tuitera Kissmyelite, en un mensaje que se viralizó por las redes sociales (click aquí).
La forma correcta para evaluar a un influencer es medir su impacto directo e indirecto. Para esto definimos las relaciones entre las cuentas (“A” retweetea o hace like a cuenta “B”), después creamos un modelo de graph dirigido para generar la red y usando el algoritmo de google pagerank para calcular el impacto real de cada usuario.
Ahora se preguntarán para qué sirve todo esto, en términos simples, nos permite entender cómo los usuarios se agrupan o relacionan entre ellos en base a sus interacciones “La Comunidad”, y el impacto de cada usuario en la red “El Influencer”. Por ejemplo esto nos permite saber cual es el impacto real de un influencer y saber si estamos pagándole lo correcto “Nada peor que pagar mucho a alguien que tiene poco alcance, llega a pocas personas”.
¿Qué tipos de cuentas están influyendo en esta crisis?
Volviendo a nuestro caso chileno, tomamos la información de las 2.000 cuentas que tienen mayor impacto, lo que nos permitió sacar las siguientes conclusiones:
- La prensa no tradicional influye 3,6 veces más que los medios de prensa tradicionales (prensa no tradicional 10.72% vs prensa tradicional 2.94% de impacto en la red).
- Son personas individuales, más que políticos u organizaciones, las que están impactando en la conversación de Twitter.
¿Quienes exactamente están influyendo y cual es su impacto real?
- Uno puede ver una fuerte influencia de medios no tradicionales como @revistacitrica | @piensaprensa | @orlensysov | @prensaopal | @chileokulto entre otros, los invito a hacer click sobre las cuentas para ver el contenido que se publica.
- Los políticos con más influencia son @sebastianpinera | @danieljadue | @karlaenaccion | @joseantoniokast
- Interesante ver que el presidente de la república tiene aproximadamente 3 veces menos influencia que un medio no tradicional como @revistacitrica.
- Es claro que los políticos, sus partidos u organizaciones sociales no tienen control sobre la conversación, esta es llevada por personas principalmente chilenos y medios de comunicación no tradicionales extranjeros.
¿Qué comunidades hay en las RRSS?
Buscamos entender los grupos, nacionalidades, y opinión de las principales cuentas de Twitter en temas de interés. Para ésto, tomamos una muestra amplia de hashtags relevantes y los separamos en 3 categorías:
- Marchas: Referentes a las marchas y manifestaciones (por ejemplo #chiledesperto)
- Política: Referentes a la aprobación del gobierno y cambios al sistema político/constitucional (por ejemplo #fuerzapresidente o #nuevaconstitucionahora)
- Orden Público: Referentes a los actos de violencia o evasión y el actuar de fuerzas de orden (por ejemplo #nomasencapuchados o #losmilicosnosontusamigos)
Ademas se determino la “polaridad” de cada hashtag entre aquellos que estaban a favor o en contra en cada categoría (ver detalle y polaridad asignada aquí)
Click para ver mapa interactivo | Marchas Ubicación
Click para ver mapa interactivo | Polaridad
Se identifica de manera transversal en las tres categoría (marchas, orden público y política) la existencias de 3 grupos/clusters bien definidos, los cuales presentan homogeneidad en términos de nacionalidad y polaridad. La relevancia y principales actores en éstas varían según la categoría:
- Cuentas nacionales pro movilizaciones y cambios políticos: Estas cuentas presentan una polaridad positiva hacia las marchas, cambios políticos y mixto respecto a temas de orden público.
- Cuentas extranjeras pro movilizaciones y cambios políticos: Estas son principalmente de nacionalidad venezolana, nicaragüense y cubana. Similar al cluster anterior, presentan una polaridad positiva hacia las marchas, cambios políticos y mixto respecto a temas de orden público.
- Cuentas nacionales en contra de las movilizaciones y cambios políticos: Estas son cuentas que muestran un sesgo en contra las marchas y los cambios al sistema político, además de apoyar el orden público y las fuerzas de orden.
Destaca la baja relevancia de medios de comunicación tradicional y políticos nacionales (salvo algunas cuantas excepciones), dando paso a cuentas extranjeras, periodistas independientes y sitios de noticias no mainstream (revistas y grupos independientes).
Para los más técnicos, pueden ver el análisis completo haciendo click aquí.
ConnectaLabs AI
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