Dr. Oscar Jaramillo Castro.

Resumen:

El presente estudio realiza una comparación del funcionamiento del hashtag #nomaspsu en Twitter, Facebook e Instagram. Tal como se detallará más adelante, para recopilar y analizar la información se recurrió a las técnicas de Análisis de Redes Sociales (ARS) y Social Listening.

A través de ambas técnicas se determinó cuáles son las cuentas que actúan como influencers, los post con mayor número de interacciones y en el caso de Twitter se analizó el flujo de la información, la estructura de red y la forma en que se produjo el debate.

Entre los principales resultados destaca la alta fragmentación de la discusión política y que los clusters tiene una modularidad alta. Es decir, los grupos tienden a ser cerrados y poseen pocos vínculos con otros grupos. Los personajes más influyentes en la red son medios alternativos y activistas de izquierda, junto con personajes de la farándula nacional. Los únicos organismos tradicionales que aparecen mencionados son Carabineros y el DEMRE, lo que se explica por su rol en el cuidado del orden público y la organización de la PSU. Un último aspecto a destacar es que el hashtag #nomaspsu tuvo un mayor impacto en Twitter, que el que produjo en Facebook e Instagram.

Metodología:

Se analizó el hashtag #nomaspsu en Twitter, Facebook e Instagram desde el 31 de diciembre de 2019 hasta el 7 de enero de 2020 a las 20:00 hrs. Para recopilar y analizar la información se recurrió a las metodologías del Análisis de Redes Sociales (Social Network Analysis) y a la Escucha Social (Social Listening).
El Análisis de Redes Sociales (ARS) según Hansen y otros (2019) es un método de análisis relativamente nuevo para describir y analizar los vínculos en las redes sociales entre distintas entidades, incluidas las personas. El ARS caracteriza, grafica y modela la estructura de las redes, lo que permite identificar los actores claves (influencers) que intervienen en la viralización de la información en las redes sociales. Su objeto de estudio son las relaciones que se producen entre las personas al interior de las redes sociales, lo que permite determinar cómo se produjo el flujo de información. De esa manera se puede determinar la forma en que una información se viralizó.
En cambio, la Escucha Social (ES) es un método de investigación que permite analizar la métrica asociada (número de comentarios, reacciones y compartidos) a las publicaciones realizadas por perfiles públicos en las redes sociales. A diferencia del ARS que se centra en el flujo de los contenidos, la ES mide el impacto (rating) de las publicaciones en las redes sociales. Permite saber cuál es la cuenta que tuvo un mayor número de interacciones, como likes, comentarios, compartidos o reacciones.
Cabe señalar, que a Twitter se aplicó Análisis de Redes Sociales y a Facebook e Instagram, Escucha Social. Eso se debió a las limitaciones que cada red social aplica a las API’s (Application Programming Interface) de las herramientas utilizadas para analizar las redes sociales.
En septiembre de 2019, Facebook deshabilitó las API’s de todas las aplicaciones de ARS. En el caso de Instagram, eso se produjo en diciembre de 2018. En tanto, en septiembre de 2019 Twitter deshabilitó las API’s de las aplicaciones de Escucha Social.
En el caso de Twitter, el hashtag #nomaspsu fue descargado y analizado con la aplicación NodeXl Pro. Mientras que para descargar y analizar la información en Facebook e Instagram se utilizó CrowdTangle. Esta es “una herramienta de análisis de redes sociales propiedad de Facebook. CrowdTangle rastrea las publicaciones públicas en Facebook, Instagram y Reddit, realizadas por cuentas públicas o grupos. La herramienta no rastrea todas las cuentas públicas y no rastrea perfiles o grupos privados, por lo que estos datos no son representativos del rendimiento en toda la plataforma. Los números que se muestran aquí reflejan las interacciones públicas (me gusta, reacciones, comentarios, acciones compartidas, votos a favor y vistas de tres segundos), pero no incluyen el alcance ni el tráfico de referencia. No incluye anuncios pagados a menos que esos anuncios comenzaron como publicaciones orgánicas, no pagas, que posteriormente fueron “impulsadas” utilizando las herramientas de publicidad de Facebook. Debido a que el sistema no distingue este tipo de contenido pago, tenga en cuenta que algunos contenidos de alto rendimiento pueden haber tenido una distribución paga. CrowdTangle tampoco rastrea las publicaciones visibles solo para grupos específicos de seguidores “. (CrowdTangle, 2019).

Para determinar las cuentas influyentes en Twitter se utilizó el criterio de centralidad de intermediación (betweenness centrality). La centralidad de intermediación mide cuan a menudo una cuenta de red social se encuentra en el paso más corto entre otras dos cuentas. Mide la capacidad para actuar como puente que tiene una persona al interior de la red social. Quien actúa como puente conecta a distintas personas dentro de la red social, por lo que es fundamental para viralizar un contenido. Si una persona que tiene una alta centralidad de intermediación es retirada de la red, producirá lo que se conoce como un hueco estructural. Es decir, una gran cantidad de personas quedarán desconectadas de la red. Por lo tanto, la centralidad de intermediación permite determinar quiénes son centrales para viralizar un contenido.
En tanto, para determinar los influencers en Facebook e Instagram se utilizó el criterio del total de interacciones. De acuerdo a este criterio los influencers identificados son los que tienen un mayor rating y en ningún caso, puede interpretarse como que fueron centrales para viralizar el hashtag. Eso se debe a que la Escucha Social no recaba información sobre las relaciones que se producen al interior de las redes sociales. Solo en el caso de Twitter, al utilizar ARS, se puede determinar las cuentas que fueron fundamentales para viralizar el contenido.

#nomaspsu en Twitter

Estructura general de la red:
La Tabla N° 1 muestra las métricas generales de la red generada a través de la búsqueda del hashtag #nomaspsu en Twitter. Un primer aspecto a considerar es que la red es de carácter directa. Eso significa que las relaciones tienen una direccionalidad en donde una cuenta de Twitter menciona a otra o realiza un retweet. Al ser una red directa, se puede concluir que el flujo de la información es principalmente unidireccional.

En la red, que se puede observar en la figura N° 1, participaron un total de 11.198 cuentas de Twitter, que en el lenguaje propio del ARS se denominan como vértices. Asimismo se detectó un total de 25.323 relaciones, correspondientes a menciones, menciones en retweets, réplicas, tweets y retweets.Del total de relaciones, solo 4.049 (16%) corresponden a relaciones duplicadas. Es decir, de carácter recíproco. De esta forma podemos considerar que el 84% de las relaciones son unidireccionales, por lo que podemos afirmar que en este hashtag el nivel de diálogo es bajo y que en este caso particular, la red social fue utilizada como si fuera un medio de comunicación masivo.

Algo que está dentro de la misma lógica es la existencia de 1.653 self-loops. Un self-loop se produce cuando un vértice (cuenta de Twitter) efectúa una relación (mención o retweet) o una acción (marcar como favorito) consigo mismo.
Otro aspecto general que es necesario considerar, es que la red que se establece en torno al hashtag #nomaspsu está altamente fragmentada. Se detectaron 543 grupos o clusters, lo que nuevamente refuerza la tesis de que el debate existente es muy bajo. Lo anterior también se ve reflejado en el hecho de que la densidad general del grafo es muy baja (0,0008). Cabe señalar que la densidad de una red se mide de 1 a 0, en donde a medida que se acerque a 1, eso indica que la densidad es alta. Otro dato que refuerza la existencia de una red fragmentada, es el hecho de que 393 vértices (cuentas de Twitter) quedaron totalmente aisladas, sin ningún tipo de conexión con otras personas.

Junto con la fragmentación de la red, es necesario considerar la modularidad de la red, en este caso es de 0,53. Tal como lo explican Hansen y otros (2019), la modularidad mide que tan cerrado en si mismos son los grupos o clusters. Cuando los grupos tienen muy pocas relaciones que salen del interior de ellos hacia otros clusters, la modularidad será alta. La modularidad se mide 0 a 1, en donde 1 indica un modularidad total. Si bien es cierto que no existen umbrales que definan cuando la modularidad es alta o baja (Hansen y otros, 2019), 0,53 indica una modularidad de grado medio a alto.
Como se puede observar, la modularidad media a alta, junto la densidad baja señalan la existencia de una red fragmentada, en la cual hay poca relación entre los distintos grupos. Al observar la Tabla N° 2 (ver anexos) se aprecia que el 47,2% de las relaciones corresponden a menciones realizadas en los retweets, el 40,2% a retweets, el 6,3% tweets, el 3,4% menciones y solo el 2,8% son réplicas.

En la Figura N° 1 observamos el grafo de red de #nomaspsu, en el cual se puede observar que su estructura es fragmentada. De los 543 grupos detectados, solo 14 tienen un volumen de importancia, lo que ratifica la fragmentación de la red.
En su mayoría los grupos tiene tienen una estructura de estrella. Eso significa que están conformados por un vértice central y su audiencia o seguidores. Para una lectura más sencilla del grafo, los nodos con un grado de centralidad de intermediación más alto tienen un tamaño mayor. Asimismo el peso de la red, es decir la repetición de una relación en más de una oportunidad están en rojo.
A simple vista es posible apreciar que el peso de la red se produce entre grupos distintos. Desde el punto de vista del ARS eso significa que no hay conversación al interior de los grupos, sino que solo existe un flujo de información similar a lo que sucede en los medios de comunicación tradicionales.
Los líderes de opinión le comunicación información a sus seguidores, los cuales la comparten. Lo que podríamos llamar debate son interpelaciones entre líderes de opinión de distintos grupos, que no poseen una lógica de un debate propiamente tal.
Tal como lo dijimos anteriormente cada uno de los grupos tiene una modularidad alta y están altamente polarizados. A partir de lo anterior podemos plantear que la discusión en torno al hashtag #nomaspsu es fragmentada y polarizada. Cada grupo representa una postura política distinta, que manifiesta su rechazo hacia los líderes de opinión de los otros grupos. En la figura N° 1 en la parte superior de cada grupo de pueden apreciar los hashtags más utilizados en cada cluster, lo que permite apreciar la temáticas tratadas en cada uno de ellos.

Líderes de opinión (influencers):

El concepto de líder de opinión, desde el punto de vista de la teoría de la comunicación, fue desarrollado por Lazarsfeld y Katz (2005) para explicar los cambios de conducta a nivel político y el flujo de la información en la opinión pública, desde los medios de comunicación a las personas.

De acuerdo a ambos autores, los líderes de opinión son centrales para que un mensaje viaje desde los medios de comunicación hacia las personas. Son ellos quienes influencian a su grupo más cercano. Permiten que el mensaje llegue al grupo y tenga el efecto deseado. Lo mismo que plantean Lazarsfeld y Katz puede apreciarse en la red desarrollada por #nomaspsu. La red tiene una gran dependencia de los líderes de opinión, debido a que cada grupo tiene estructura de estrella., en donde la información viaja desde un vértice central, al resto del grupo social.

Los líderes de opinión más destacados fueron determinados a través de dos parámetros básicos: el número de retweets y la centralidad de intermediación. En el gráfico N° 1 se observa las 15 cuentas de Twitter (vértices) con mayor número de retweets. Destacan Puebloinforma (4.663.484 rt’s), Piensaprensa (4.569.707 rt’s), Funaoyeta (3.094.732), Carabineros de Chile (1.582.855), Gatosqls (1.118.855), Yemacapi (429.022) y Aces Chile (427.889).

Los principales líderes de opinión son medios alternativas de izquierda, organizaciones políticas de izquierda y tuiteros de izquierda. El único organismo de la política tradicional es Carabineros de Chile.
En el caso de la centralidad de intermediación los principales líderes de opinión son medios alternativos de izquierda extra parlamentaria (Puebloinforma, Piensaprensa, Gatosqls, Funao Yeta y Gatoporliebrecl), agrupaciones políticas de izquierda (JJCC Chile y ACES Chile), tuiteros de derecha (Ferdiazpoblete, Coteandaur y Sandonaegui), tuiteros de izquierda (Hoydespertamos, Yemacapi), organismos tradicionales (Carabineros de Chile y DEMRE de la Universidad de Chile) y un actor con una clara postura de izquierda (Elantimatinal).

Cabe recordar que la centralidad de intermediación representa la capacidad de un vértice para actuar como puente. Es decir, de ser el camino más corto entre dos personas o cuentas de Twitter. La centralidad de intermediación es un buena forma de determinar los vértices que ayudaron a la viralización de un tema porque dan acceso a una nueva red de contactos. En la tabla N° 3 se puede apreciar la cantidad de cuentas a las cuales se puede acceder (en términos de visualización) a través de los líderes de opinión con una alta centralidad de intermediación.

Por otra parte, la Figura N° 3 muestra el primer tweet publicado con el hashtag #nomaspsu. Corresponde a la cuenta @nomaspsu y que contiene una imagen firmada por el Partido Humanista Estudiante, en el que explica las razones por las cuales no debe existir la PSU.

Contenidos:

Al analizar los contenidos no referiremos a las URL más compartidas, los hashtags más utilizados y los pares de palabras, dentro de una misma oración, que más se repite en los tweets. De esta forma se entrega un idea general de los distintos encuadres realizados bajo el hashtag #nomaspsu.

La tabla N° 4 muestra las principales URL’s que fueron compartidas. Como se puede observar los contenidos provenientes de los medios de comunicación tradicionales es casi inexistente y brillan por su ausencia. Lo más compartidos son URL ‘s de Twitter, que aún así tienen una frecuencia muy baja. A partir de ello es posible conjeturar que las fuentes de información nacen en la propia plataforma y que el impacto de los medios de comunicación tradicionales es muy bajo. Lo que tenemos es una difusión de información basada en los planteamientos de los influencers o líderes de opinión propios de Twitter.

Por otra parte, la Tabla N° 5 muestra los hashtags que más se utilizaron junto a #nomaspsu. En este caso podemos ver la influencia del programa Contigo de Chilevisión, que aparece en 1.121 veces. El resto de los hashtags se refieren a lugares donde tuiteros denuncian hechos de violencia (#Iquique y #CerroNavia), al hecho mismo (#PSU 2020) o con un fuerte carácter político (#chiledesperto y #repost). Cabe señalar que #repost actúa como una suerte de llamado de atención para movimientos de izquierda de carácter revolucionario. Para observar cuáles son los hashtags más utilizados en cada grupo y de esa manera observar cuáles son las temáticas más tratadas, ver la Figura N° 1.

La Tabla N° 6 señala cuáles son los pares de palabras que más se repiten dentro de una misma oración en los tweets. Permiten dar una idea de cu´les son los temas más debatidos al interior de la red desarrollada por #nomaspsu. Como podemos observar, nuevamente podemos apreciar la presencia de un programa de televisión (Bienvenidos de Canal 13) y la influencia de medios alternativos de izquierda Piensaprensa y Puebloinforma. El resto hace referencia a hechos como marchas, que suceden afuera de los colegios, en donde se estaba rindiendo la PSU.

Contenidos:

Al analizar los contenidos no referiremos a las URL más compartidas, los hashtags más utilizados y los pares de palabras, dentro de una misma oración, que más se repite en los tweets. De esta forma se entrega un idea general de los distintos encuadres realizados bajo el hashtag #nomaspsu.
La tabla N° 3 muestra las principales URL’s que fueron compartidas. Como se puede observar los contenidos provenientes de los medios de comunicación tradicionales es casi inexistente y brillan por su ausencia.
Por otra parte, la Tabla N° 4 muestra los hashtags que más se utilizaron junto a #nomaspsu. En este caso podemos ver la influencia del programa Contigo de Chilevisión, que aparece en 1.121 veces. El resto de los hashtags se refieren a lugares donde tuiteros denuncian hechos de violencia (#Iquique y #CerroNavia), al hecho mismo (#PSU 2020) o con un fuerte carácter político (#chiledesperto y #repost). Cabe señalar que #repost actúa como una suerte de llamado de atención para movimientos de izquierda de carácter revolucionario. Para observar cuáles son los hashtags más utilizados en cada grupo y de esa manera observar cuáles son las temáticas más tratadas, ver la Figura N° 1.
La Tabla N° 5 señala cuáles son los pares de palabras que más se repiten dentro de una misma oración en los tweets. Permiten dar una idea de cuáles son los temas más debatidos al interior de la red desarrollada por #nomaspsu. Como podemos observar, nuevamente podemos apreciar la presencia de un programa de televisión (Bienvenidos de Canal 13) y la influencia de medios alternativos de izquierda Piensaprensa y Puebloinforma. El resto hace referencia a hechos como marchas, que suceden afuera de los colegios. En donde se estaba rindiendo la PSU.

#nomaspsu en Facebook

Un primer comentario es que el impacto del hastag #nomaspsu es mucho más bajo en Facebook, que en Twitter. De a cuerdo Crowdtangle solo fueron detectadas 37 publicaciones en el período estudiado. Eso se podría deber a las limitaciones impuestas por Facebook después del escándalo generado por Cambridge Analytica, ya que solo permite realizar Escucha Social (ES) en páginas y grupos de carácter público.

Tomando en consideración dicha limitación, el Gráfico N° 2 muestra las páginas o grupos públicos con mayor nivel de interacción. La frecuencia de las interacciones es muy inferior a lo sucedido en Twitter. Estudiantes informados tiene un total de 57.201 interacciones, seguido por Prensa Opal con 26.626 y las JJCC de Chile, con 9.991 interacciones.
Casi la totalidad de las cuentas corresponden a medios alternativos y grupos de izquierda. A nivel de política institucional solo aparece la diputada pamela Jiles y las juventudes Comunitas (JJCC), también del mismo sector. Destaca la presencia de la página Maipo, capital mundial del andinismo, que nada tiene que ver con el mundo político. Y a diferencia de lo sucedido en Twitter, no hay líderes de opinión de derecha.
Por otra parte, la tabla N° 6 muestra las publicaciones más vistas con el hashtag. Todas corresponden a grupos, medios alternativos, partidos y políticos de izquierda. Aunque hay que considerar que el impacto es inferior si se lo compara con Twitter.

#nomaspsu en Instagram

El hashtag #nomaspsu tuvo un impacto significativamente menor en Instgram, comparado con Facebook y más aún con Twitter. El volumen de publicaciones y de vistas es pequeño, en comparación con las otras redes sociales analizadas. En total se detectaron 23 publicaciones.
El gráfico N° 3 muestra las cuentas de Instagram con mayor nivel de interacciones totales. Destacan radio Villa Francia (183.479), Piensa Prensa (35.956), Gatos QLS (31.956), Andi Millanao (15.064), la Izquierda Diario Chile (14.216) y Pamela Giles (11.954).

Al igual que en el caso de Facebook, los líderes de opinión corresponden a medios alternativos, grupos, influencers y una diputada, todos de izquierda. No hay presencia de medios, políticos o influencers de derecha.
La Tabla N° 7 muestra las publicaciones más vistas. Corresponden a post realizados por Radio Villa Francia, la Izquierda Diario Chile, Simepre Chorocl y Andi Millanao. La publicación más vista tienen un alcance de 179.542 (Radio Villa Francia) y la con menos, 3.601 (La izquierda Diario Chile).

Referencias:
Hansen, D. y otros (2019) Analyzing Social Media Networks with NodeXL: Insights from a Connected World. Cambridge: Morgan Kaufmann
Katz, E. & Lazarsfeld, P. (2005) Personal Influence: The Part Played by People in the Flow of Mass Communications. Routledge
Mendes Rodrigues, E. y otros (2015) Group-In-a-Box Layout for Multi-faceted Analysis of Communities. Connected Actions.
Monheit, R. (2019) How to cite Crowdtangle. Crowdtangle. (URL https://help.crowdtangle.com/en/articles/3192685-citing-crowdtangle-please-use-these-caveats-when-you-cite-the-data)