Nota de Juan A. Bogliaccini, Ignacio Borba, Cecilia Giambruno y Martin Opertti
Las internas se han definido, con los respectivos triunfos de Martínez (Frente Amplio), Lacalle Pou (Partido Nacional) y Talvi (Partido Colorado). Las sorpresas, si acaso, el posible efecto de los debates en la votación de Andrade, en el sentido que le habrían permitido presentarse en sociedad como un candidato solido y viable; la notable votación de Talvi por sobre Sanguinetti; y la magra votación de Sartori en relación a las expectativas – aunque un 20% del voto del PN se asemeja mucho en términos absolutos a la votación de Talvi y queda poco por detrás de Martínez -. En las trasmisiones televisivas del domingo, los análisis de redes, en particular de Twitter, inundaron la escena mano a mano con los tradicionales análisis en base a encuestas de opinión pública.
Esto refleja el hecho de que nuestras vidas se dividen cada vez más entre el mundo virtual y el mundo real. Las redes sociales se han expandido y se han hecho cada vez más complejas. Políticos y académicos las miramos con cierto recelo, pero nos servimos de ellas con dos fines. Los políticos para intentar generar influencia, nosotros para intentar explicar comportamiento. Es justo decir que los políticos nos llevan ventaja.
Según Twiplomacy (2018), Twitter es la red social más elegida por los gobernantes para enviar mensajes. En Uruguay, se estima que el 16% de la población tiene cuenta en Twitter, con un perfil educado y de medio alto y alto nivel de ingresos. Por tanto, este es el lugar ideal para generar influencia en esferas a su vez muy influyentes; y los políticos lo saben. Para el ciclo electoral 2019-2020, en Uruguay, todos los candidatos y partidos han abierto su boliche en Twitter.
Los estudios académicos sobre la capacidad de explicar comportamiento político a partir de redes sociales están aún en una fase experimental, y sus principales desafíos están asociados a dos factores. El primero, al que podemos llamar de “entrenamiento”, refiere al desafío de superar el problema de no representatividad de los universos de usuarios de las redes (un caso claro es Twitter) respecto al electorado en su conjunto; esto es la capacidad de explicar comportamiento por fuera de la red con los datos de la misma. Los estudios que han logrado mejores resultados se han basado en el uso de algoritmos “entrenados”. En este sentido, para el caso de twitter, el análisis de seguidores, tweets o retweets en forma cruda no nos ha llevado lejos.
Sin embargo, es interesante realizar el ejercicio inverso: cuántas menciones obtuvieron por voto los principales precandidatos. Dividiendo las menciones en Twitter de las últimas tres semanas sobre la cantidad de votos efectivos obtenemos un coeficiente de representación para cada candidato, tal como muestra la Tabla 1. De esta manera, el coeficiente de representación indica cuantas menciones tuvo cada candidato por voto. Los candidatos con mayor coeficiente de representación (Andrade y Talvi) son quienes se encuentran sobre-representados en esta red social, estando Sanguinetti, Sartori y Martínez claramente sub-representados. A su vez, la Tabla 1 muestra un rango de variación grande en el coeficiente de representación. Óscar Andrade obtiene tres veces más menciones por voto que Daniel Martínez, lo que indica que su electorado es más militante o que tiene mayor llegada en el perfil de votante que utiliza Twitter. Algo similar ocurre si comparamos a Talvi y Sanguinetti. De todas formas, los datos dan cuenta de que los usuarios de Twitter en Uruguay no necesariamente representan el comportamiento político del total del electorado.
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| Tabla 1. Representación en Twitter de los principales precandidatos Fuente: En base a datos de Twitter y Corte Electoral |
El segundo problema refiere a la debilidad de resultados de las validaciones en los casos en que estudios han logrado predecir eventos eleccionarios concretos. Dicha validación debiera darse, idealmente, fuera de la muestra y en el futuro. Es decir, poder replicar resultados predictivos en el evento X1, en los eventos X2 y X3. Aunque existen estudios promisorios en este campo, no podríamos afirmar que estamos fuera de la fase experimental.
Aun en este estado, que podemos denominar como “Beta Inestable” de las cosas, aprender más sobre las redes se torna imprescindible. No sobre redes particulares, porque es posible que tanto las redes como el uso que exista de ellas varíe tremendamente para el próximo ciclo eleccionario nacional. Pero si sobre los patrones de comportamiento en las mismas y eventualmente sobre nuestra capacidad de explicar comportamiento en ellas y a partir de ellas. Las redes sociales, en nuestra opinión, serán parte fundamental de la actividad política en los años venideros, y por tanto no podemos como académicos mantenernos al margen de este creciente y apasionante objeto de estudio.
Mientras tanto, y reconociendo las dificultades existentes para utilizar los datos provenientes de las redes con fines explicativos; avancemos en el usualmente denostado pero clave fin descriptivo. Porque difícilmente podamos explicar un fenómeno que no hemos logrado describir a cabalidad. En este sentido, la nota de la semana pasada en El País, titulada “Twitter y las Internas”, otorga elementos interesantes para un buen análisis descriptivo. Los análisis de este tipo, por suerte, se han multiplicado en estos días. Para no repetirnos aquí, les proponemos avanzar en otros dos aspectos descriptivos de la acción de los candidatos en la red Twitter. En primer lugar, cabe preguntarse sobre las coaliciones posibles en los meses por venir. En este sentido, el mapa de calor abajo (figura 1) nos da pistas sobre cómo se comportan los twitteros en términos del apoyo a los mensajes de los candidatos.
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| Figura 1. Mapa de calor de retweets a parejas de pre-candidatos Fuente: en base a datos propios obtenidos de Twitter |
El mapa de calor muestra el nivel de retwitteo conjunto a dos candidatos por parte de los usuarios de Twitter, es decir la cantidad de personas que hicieron retweet a cada dupla de precandidatos. Este indicador nos permite identificar cuantos de los usuarios retwittean al candidato A y también al candidato B. Ahora bien, el primer rasgo a destacar de la figura, es la clara fragmentación en dos bloques, de forma consistente con los estudios recientes del sistema de partidos políticos uruguayo. Por un lado, se encuentra el bloque del Frente Amplio que presenta el nivel más alto de co-retwitteo de parejas de precandidatos (los colores más fuertes), y por el otro la oposición que presenta un bloque un poco más difuso, con variaciones importantes entre las distintas combinaciones de precandidatos. Dentro del bloque de oposición, llama la atención como se difumina la brecha entre los partidos tradicionales, siendo imposible a simple vista, determinar qué candidatos pertenecen a un mismo partido. A modo de ejemplo, el número de usuarios que retwitteó al menos una vez a Mieres y a Amorín es similar al que retwitteó al menos una vez a Sanguinetti y Amorín. Sobre el bloque del Frente Amplio resulta interesante que la dupla que contiene menos retweets compartidos es Martínez – Cosse.
Cabe destacar también, la condición de outsiders de Novick y Sartori en el bloque de la oposición. Sin embargo, es justo decir que sus campañas no estuvieron centradas en este segmento del electorado. Este mapa resulta al menos ilustrativo de las oportunidades y desafíos de coalición -si uno mira este segmento del electorado- para la segunda vuelta.
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| Figura 2. Relación entre “me gusta” y retweets a los tweets de Ernesto Talvi Fuente: Elaboración propia en base a datos de Twitter. Por razones de visualización algunos tweets (outliers) fueron cortados del gráfico |
Otra pregunta relevante para hacernos respecto de esta red es cómo funciona la interacción entre quienes intentan seducir y quienes buscan ser seducidos. Veamos pues, utilizando como ejemplo los tweets del ganador de la interna colorada, cómo funciona la interacción entre candidatos y twitteros. Si a un usuario le gusta un tweet puede indicarlo a través de la opción “me gusta”, mientras que la opción de darle retweet hace de alguna forma más pública la aprobación - dado que los seguidores de ese usuario verán el retweet en su timeline - . La figura 2 muestra la relación entre me gusta y retweets a los tweets generados por Ernesto Talvi en los últimos meses. Como era de esperarse, se observa una fuerte correlación entre ambas medidas de aprobación (siendo los retweets más escasos que los “me gusta”).
Para un político, la influencia tiene como prerrequisito tener presencia en la red, es decir generar contenido Sin embargo, son las acciones de los usuarios respecto de sus mensajes las que mejor describen la influencia. Como ya hemos visto, Twitter nos permite declarar nuestro “apoyo” al contenido de un tweet, ya sea a través de un “me gusta”, o más aún por medio de un “retweet”. Sin embargo, no existe una herramienta que permita hacer visible nuestra discordancia con el contenido de un tweet. En este sentido, el simple silencio – no realizar ninguna interacción – o las respuestas a un tweet podrían estar indicando discrepancia con el contenido. Es posible entonces clasificar un tweet según el tipo de interacción establecida con los usuarios, según haya sido ignorado, altamente aprobado (vía retweets y “me gusta”), altamente discutido (a través de las respuestas) o ambos. Son estos tres últimos escenarios los más interesantes de analizar.
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| Figura 3. Relación entre retweets y respuestas a los tweets con más repercusión de Talvi Fuente: Elaboración propia en base a datos de Twitter. |
Un ejercicio interesante es tomar los tweets más retwitteados y analizar las variaciones en sus niveles de respuesta. La Figura 3 muestra 10 de los tweets más retwitteados de Talvi y sus correspondientes respuestas. Si bien el número de casos es notoriamente menor que en la figura 2, es claro que la relación entre retweets y respuestas no es tan lineal como la relación entre retweets y “me gusta”. La Figura 3 nos muestra cómo, entre los tweets de mayor repercusión de Talvi, las respuestas no son una simple función de la repercusión del tweet. Dos de los tweets con menor cantidad de retweets entre los que aparecen en la figura (marcados con amarillo), son los que más respuestas tienen, presentando incluso mayor número de respuestas que retweets.
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| Figura 4. Tweet "exitoso" Fuente: Twitter |
¿A qué responde esto? Si las respuestas no correlacionan con los indicadores de aprobación de un tweet, posiblemente indiquen una reacción negativa a un tweet (o al menos distinta a la aprobación). Primero pongamos la lupa sobre el tweet que se encuentra más a la derecha en la Figura 3 (en verde). Este tweet recibió una gran cantidad de retweets (cerca de 2300) y un nivel de respuestas acorde -o un poco por encima- a su difusión (menor a 400), por lo que puede considerarse “exitoso”. Este tweet critica la actitud del gobierno uruguayo frente a la situación política en Venezuela. Si bien esto podría suscitar críticas por parte del bloque de gobierno, el bloque de oposición en general se alinea con la posición de Talvi. De esta forma, es esperable el nivel promedio de respuestas a este tweet.
Sin embargo, cuando hacemos foco en los dos tweets con alta proporción de respuestas (que figuran debajo) vemos que son tweets polémicos que hacen referencia a Sartori y al ejército uruguayo. Ambos temas discutidos en los tweets no presentan un consenso dentro del bloque opositor. Por un lado, por más que su resistencia se haya incrementado en la recta final de la campaña, Sartori no deja de ser un precandidato dentro del bloque opositor y una crítica tan explícita puede haber causado malestar entre algunos opositores. De la misma forma, el cuestionamiento al tamaño de las FFAA uruguayas parece ser un planteamiento distintivo de Talvi más que la norma dentro del bloque opositor. Ambos tweets tienen más de 600 respuestas y 4 veces menos retweets que el tweet “exitoso” sobre Venezuela.
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| Figura 5. Tweets con alta proporción de respuestas Fuente: Twitter |
Este ejemplo nos permite ir un poco más allá del simple conteo de retweets o “me gusta” y acercarnos de forma más precisa a la reacción del mundo de Twitter frente a los mensajes que envían los políticos.
En conclusión, hemos querido mostrar aquí un pequeño análisis descriptivo de la actividad en las redes, tanto de seductores como de seducidos. La importancia de Twitter no radica en su tamaño, sino en su potencial de influencia. Los políticos lo saben, nosotros también. Por esto, el análisis de la actividad en la red tiene un potencial grande no solo para medir el estado de ánimo de electores y elegibles, sino también para dar pistas sobre estrategia y receptividad; sobre agenda y perfil. Mucho queda por hacer y comprender en esta nueva habitación virtual de nuestra vida política.
Tomado de Razones y Personas. Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 3.0 No portada.
