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El verdadero impacto de los medios en Twitter

Posted on 20 noviembre, 2015

CARLOS GUADIÁN. A la hora de determinar el impacto de los medios en Twitter, si nos fijamos solo en el volumen, es decir, en cuantas veces ha sido compartida una noticia, podemos llevarnos una idea equivocada del impacto real que ha tenido.

La situación más normal con la que solemos encontrarnos es que la gran mayoría de esos enlaces compartidos, lo son por perfiles automatizados que se alimentan de los RSS de los propios medios de comunicación.

Son muchos los medios que reciben esta “ayuda”, incrementando en algunas ocasiones en centenares de veces ese número. Imagino que con el objetivo de poder presentar cifras de audiencia de cara a los inversores y posibles anunciantes.

To bot or not to bot

La gran mayoría de usuarios utilizan su cuenta en Twitter para compartir enlaces. Ya sea por interés, curiosidad o sencillamente para indicar el camino hacia la información que están referenciando.

Dependiendo del tipo de seguimiento informativo se puede llegar hasta el 80-90% de tweets que contengan un enlace. Estos datos sobre todo se corresponden cuando salta al imaginario colectivo una determinada noticia a la que todo el mundo quiere dar visibilidad.

Pero ojo, hay sistemas que intentan determinar si un usuario puede ser considerado un bot (perfil automatizado) en función del % de enlaces que comparte sobre el total de tweets que publica. Y aunque puede ser un valor indicativo no es, ni mucho menos, determinante.

Una manera más adecuada es revisar qué uso hace de clientes de Twitter para publicar. En el momento que la publicación se hace cercana al 100% mediante aplicaciones de automatización, si que los podemos considerar bots.

El impacto de los enlaces compartidos

Volviendo al impacto de los medios en Twitter, si nos quedáramos sólo con el número de veces que se ha compartido una noticia, obtendríamos una idea equivocada del impacto real que están obteniendo.

Si hacemos sólo el volumétrico, desacortando los enlaces compartidos en Twitter obtenemos el número de veces que se ha compartido una determinada noticia. Pero ¿se corresponde con el impacto real en Twitter?

Para ver realmente si los más compartidos han sido los enlaces que más han influído tenemos que hacer un análisis de redes y calcular algunas medidas de centralidad (eigenvector, betweenness, rango…) en un grafo bipartito (usuarios – enlaces). De esta manera podremos determinar qué enlaces han sido compartidos por qué usuarios y el recorrido que han tenido.

Cuando comparamos los datos de relevancia con los volumétricos observamos que habitualmente no se corresponden. Hay medios que consiguen que sus enlaces se compartan muchas veces, pero su impacto es mínimo.

Esta situación se debe precisamente a esos usuarios bots que comparten de manera automatizada y que de manera habitual no obtienen ningun impacto de otros usuarios. Es decir, ni les hacen un RT, mención o FAV.

Llegados a este punto, la pregunta que muchos medios se deberían hacer es ¿Qué quieren primar; cantidad o calidad?

What Others Are Saying

  1. @CarlosGilS 20 noviembre, 2015 at 3:50 pm

    RT @autoritas: ¿Cómo medir el impacto real de los medios en Twitter? @carlosguadian nos lo explica. https://t.co/ovCLBBgK9t https://t.co/kr…

  2. Carlos Guadian Orta (@carlosguadian) 20 noviembre, 2015 at 4:26 pm

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    Muito bem dito, caro Manuel Brás, "problemas disfarçados pelo consumo privado"…O disfarce é, no entanto, de fraca qualidade, deixa quase todas as fragilidades à mostra!Exactamente, Pinho Cardão, essa distintíssima gente tem sempre razão, está sempre na dianteira…Só falta esperar o dia em que retomam o discurso do 4R, apresentando-o como descoberta sua…Não deixa de me surpreender, entretanto, a tranquilidade com que as principais agências económicas domésticas divulgam estes dados, como se estivessemos no melhor dos mundos…

  6. sims 3 coins cheat 20 abril, 2017 at 9:14 pm

    Nu-i bagi ÅŸi tu separat pe ăi de i-aÅ£i intervievat în WE ÅŸi în WD?Or fi diferenÅ£e ÅŸi în funcÅ£ie de de ziua săptămânii? Ar fi miÅŸto ÅŸi un tabel cu mean ÅŸi SEmean pe zilele săptămânii ÅŸi ora primei cafele 😀

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