Utilitzem cookies per oferir a les nostres visites una experiència transparent i còmoda a l'hora de navegar per la nostra web. Si continues navegant, considerem que acceptes la seva utilització. Pots canviar la configuració i obtenir més informació. Més información
Reportatges
La conversa a les xarxes, una finestra a la realitat social

La conversa a les xarxes, una finestra a la realitat social

Les xarxes socials són entorns on conversem, compartim i ens relacionem. Si parlem de política, Twitter s’ha convertit fins i tot en quelcom més: és actualment l’àgora escollida pels mitjans, polítics i comentaristes polítics per debatre, discutir, connectar amb votants, rebatre adversaris i fer propostes. Com es pot desxifrar, però, tot el guirigall que es genera?

 

Trending topics, hashtags, virals. Tot plegat, dades. Dades massives (big data). Deixem diàriament “tones” de dades. És el rastre de la conversa digital, que s’està convertint en una mina per a analistes i estrategs polítics.

 

En efecte, les dades massives han obert, per a la comunicació política i el periodisme, unes possibilitats sense precedents per seguir i comprendre l’impacte de les accions de comunicació i els missatges polítics i per seguir el pols del debat públic. S’ha multiplicat l’abast del que podem saber: la tecnologia ens permet obtenir molta més informació sobre l’estat d’opinió social a partir de dades que abans no es podien rastrejar.

 

L’analítica big data facilita la transformació del soroll de les xarxes en senyal, en informació que pot tenir aplicacions diverses, especialment pels narradors de l’actualitat política (periodistes), els observadors (sociòlegs i demoscòpia en general) i els actors del debat (polítics i partits).

 

Com treure aquest rendiment de les dades? Bàsicament, en dues passes: monitoratge i anàlisi.

 

Primer pas: escolta activa

 

Per fer l’anàlisi de dades de les xarxes socials, el primer pas és l’escolta activa. Tècnicament, es coneix amb el nom de monitoratge, que és l’exercici de recollir, ordenar i analitzar un conjunt de missatges (tweets, vídeos a YouTube, notícies en mitjans, etc.) corresponents a un tema en particular. Normalment, l’inici de qualsevol monitoratge és un què (què volem saber) i un qui (els qui ens han de donar la resposta). La pregunta orienta la cerca de la conversa i el disseny del monitoratge.

 

Tota conversa es delimita a partir de diversos criteris, principalment cinc: idioma, paraules clau o veus monitorades, plataformes o entorns monitorats, període de temps i actors monitorats.

 

L’exercici consisteix en l’equivalent a posar una xarxa d’arrossegament al mar i pescar tot el que hi passi. I el que pesquem és, proporcionalment, pocs peixos grans i molts peixos petits. Trobem notícies d’impacte internacional. També es recullen posts i comentaris de Facebook. A Facebook, com és sabut, hi ha filtres de privacitat, que impedeixen a les eines de monitoratge la recollida de dades si els usuaris no ho volen. No hi ha inconvenient, en canvi, a recollir l’activitat d’una pàgina d’empresa o d’institució. Així doncs, quan parlem de Facebook parlem de l’activitat que es produeix en pàgines oficials i de tota aquella activitat que els usuaris volen que sigui completament pública. Twitter, per contra, és sempre obert, i allà recollim una quantitat enorme de dades. Són aquests peixos petits als quals em referia. També a YouTube es pot monitorar bé, i registrem tots els vídeos que usen en la seva descripció alguna de les paraules clau. A Instagram, el mateix.

 

Acabem, aquí, una fase de les que componen el que es coneix com a big data: la capacitat de recollir un volum gran de dades, molt diverses entre si, de fonts que serveixen dades de manera contínua.

 

Segon pas: anàlisi

 

De les dades, un cop es recullen al servidor, se’n pot fer l’ús que es vulgui. Si, per exemple, del que es tractés fos d’una crisi de reputació, del conjunt de dades caldria escollir les que fossin de caràcter injuriós i passar després a estudiar quines accions s’haurien de dur a terme. També podríem plantejar mesurar l’eficiència del nostre treball com a responsables de comunicació: en aquest cas, es tractaria de mesurar la ràtio de resposta obtinguda per cada missatge emès. Un altre podria aventurar-se a redactar un article científic sobre les fotografies o vídeos que van obtenir més èxit, i estudiar l’imaginari col·lectiu. Els partits poden observar la corrent de suport que aconsegueixen els seus missatges o els dels adversaris, etc.

 

La primera dificultat és clara: com es pot fer una anàlisi amb sentit davant de tanta varietat de dades. El risc de passar de l’anàlisi a la paràlisi és, amb tota seguretat, evident. Si no es té molt clar l’objectiu, les possibilitats d’ofegar-se en aquest mar de dades són molt altes. Aquí és on agafen sentit el big data, que proporciona la big picture, la gran panoràmica a partir de la qual es poden prendre decisions.

 

Abans d’entrar als casos pràctics, potser valdria la pena passar ràpid sobre com cal interpretar cada tipus d’impacte. Com és lògic, no és el mateix una notícia en un mitjà de referència que un retweet d’un missatge emès per un usuari de Twitter amb pocs seguidors.

 

Per això, pot servir imaginar que Internet i les xarxes són la plaça major d’un poble.

 

 

(1) Als costats veiem alguns edificis: són webs i blocs que van oferint informacions sobre els temes que ens interessen. L’entrada a aquests edificis és lliure, i podem saber què diuen; en canvi, des de fora —des d’una escolta activa— és impossible saber exactament quanta gent entra a cada edifici —cada web— per informar-se, quants usuaris visiten aquests llocs. Tan sols podem fer-nos-en una idea a partir del que es comenta sobre aquestes pàgines web i el que es comparteix a xarxes socials.

 

(2) A l’espai central ens apareix una terrassa animada, on molta gent s’asseu per fer tertúlia: això és Twitter, una clàssica terrassa de bar. Moltes converses en paral·lel, en ocasions més massives, però essencialment obertes. Hi converses d’alta qualitat juntament amb converses de broma, o directament tavernàries, intel·lectuals saberuts asseguts a prop dels coneguts com a trols, usuaris amb nom normalment fals i amb ganes de provocar. Twitter és una font d’informació sobre les opinions.

 

(3) Molt a prop de la terrassa alguns es fan fotos: és el recorregut selfie d’Instagram, una xarxa que està registrant un gran creixement, però l’activitat se centra a compartir fotografies. No hi ha grans debats, en els comentaris d’Instagram. Sí que hi ha possibilitat de mostrar si una fotografia agrada, de manera que podem saber quina va ser la foto més popular. Més que sobre opinions, Instagram és una font d’informació sobre gustos.

 

(4) Enmig de la plaça, pensant què podem fer, trobem usuaris que fan cerques a Google o Google Maps. Segurament, acabaran visitant algun dels edificis, i abans o després ensopegaran amb l’animada conversa a la cafeteria de Twitter, o donaran un cop d’ull a la càmera dels instagramers.

 

(5) No falten, és clar, els més sofisticats, que es veuen capaços de fabricar vídeos: els youtubers i les cadenes de televisió.

 

(6) Continuen tenint gran importància les webs dels mitjans, que en lloc de ser una casa més, tenen un lloc privilegiat a la plaça. Els de la cafeteria hi van a comprar la premsa, i a comentar-la. I a l’inrevés. Els que escriuen als mitjans són participants molt actius a la cafeteria, i no rares vegades porten la veu cantant.

 

(7) A mà esquerra del poble, la zona residencial: Facebook. El teu perfil de Facebook és una casa particular, un lloc on no pots entrar si no ets amic. Com a molt, pots mirar per la finestra si estan veient el futbol o si hi ha rialles. Però poc més: aquesta mirada des de la finestra és el contingut de Facebook que és públic.

 

(8) La casa del fons és una mica diferent. És a Facebook sí; té aire de casa, sense la fredor del web, perquè et pots expressar amb comentaris, però no és un perfil personal: són les pàgines d’institucions o empreses. En els monitoratges es pot fer un seguiment de la conversa que es genera al voltant del contingut d’aquestes pàgines.

 

El pes de cada tipus de missatge, i la informació que se’n pot esperar, és diferent. La tecnologia permet posar cadascú al seu lloc i fer anàlisis de conjunt sobre la realitat social o el debat polític. Aquesta línia de treball s’està obrint pas en les estratègies del màrqueting polític —permet conèixer les preferències dels votants i les seves opinions sobre les diferents propostes— i en la demoscòpia. Així, per exemple, ja s’han pogut fer estimacions de vot més ajustades al resultat final que bona part dels sondejos convencionals.

 

* Marc Argemí és autor d’El Sentido del Rumor. Cuando las redes sociales ganan a las encuestas. Soci i director de Sibilare. Professor de la Facultat de Ciències de la Comunicació (UIC Barcelona).