Las redes sociales componen un gran conjunto de información no estructurada: muchos hablan, en diferentes momentos, lugares y formas. El volumen de información crece en forma exponencial y su contenido es dinámico.
Podemos decir que las redes sociales son estructuralmente entrópicas, tienen un gran nivel de entropía, o potencial de CAOS.
Dado lo anterior y fijándonos un objetivo de análisis político, comercial, sociológico u otro ¿En qué se debe fijar la mirada? Es imposible hacerlo sobre el todo, es muy voluminoso, debo catalogar y seleccionar.
Lo importante es distinguir:
“La señal del ruido”
Y entender que:
“Estamos en una película y no en una foto”
¿Cómo podemos sacarle partido y deducir tendencias de las Redes Sociales?
Primero debemos poder manejar estos volúmenes de información, para ello podemos catalogarla usando metadata de los discursos que la componen como objetivo de análisis.
Qué metadata podemos obtener:
- Autor
- Lugar
- Indices (Klout, Kred, PeerIndex y Empire Avenue)
- Tipo de fuente (twitter, blog, facebook, youtube etc..)
- Género
- Tiempo (cuándo fue publicado)
- Tono (carga positiva o negativa en la “emocionalidad” de la conversación)
- Etc…
Luego podemos ordenarla y comenzar a realizar análisis que nos permita deducir información relevante.
La pregunta y el desafío cambia:
¿Cómo ordenamos esta información, si lo relevante está en el contenido y las relaciones entre los actores?
Si bien la tecnología nos permite extraer parte importante del mensaje así como establecer las relaciones entre los actores , su estado del arte no es suficiente para hacerlo en línea y poder visualizar la película. Las herramientas como Brandmetric entregan una aproximación certera de la señal, lo que no está exento del análisis humano, donde es imperativa la interpretación y contextualización, tareas muy difíciles para un computador.
Por otro lado las capacidades analíticas de un humano, por excepcionales que estas sean, le hace imposible lidiar con el volumen y velocidad de las redes. Es como que pusiéramos a un connotado analista literario a entregarnos su crítica, para mañana, de una novela de Rafael Gumucio de 200 páginas pero sin empastar, ni numerar y en desorden. ¿Cuál cree que será el resultado?...
Entonces:
Para lecturas correctas se requiere de herramientas tecnológicas y análisis humano.
El análisis puede concentrarse en el mensaje común de los influenciadores, aquellos actores con mayor arrastre y relevancia en la red, o en el mensaje común de la masa.
El primero está determinado por el peso de quién habla y el segundo por la cantidad de personas que hablan lo mismo. Ambas aproximaciones son erróneas y sesgadas, ya que lo que importa está determinado por la naturaleza de lo que estoy analizando. Es así como hay temas que tienen un alto WOM (Word Of Mouth) (ver línea punteada verde), vale decir que la conversación se define por un número disperso y voluminoso de opinantes y otros que tienen un bajo WOM (ver línea roja)en los cuales pocos actores definen el mensaje o señal.
En brandmetric calculamos el índice WOM (o Boca a Boca) en redes sociales de las marcas. Este índice se calcula analizando para una ventana de tiempo la cantidad de menciones de la marca, el número de personas o canales diferentes que realizan estas menciones y su nivel de influencia en la red. Con estos números aplicamos la función de entropía de la información para calcular el nivel de energía del boca a boca.
El WOM podemos calcularlo en base a la cantidad de menciones WOMQ o a la cantidad de menciones ponderada WOMW. El
WOMQ se puede calcular online (near real time), es lo que entregamos en Brandmetric, la distribución de la conversación según el volumen y distribución de esta independiente del actor que realiza la mención.
Sebastián Gumucio Aninat
CEO Brandmetric / @sebagumucio
