Análisis de las elecciones generales en Twitter
El tamaño relativo de las comunidades políticas en Twitter no se corresponde con los votos finalmente recibidos por tales formaciones. Y ello seguramente porque, en su conjunto, el usuario tipo de Twitter es más joven, con un nivel socioeconómico más elevado y mayor interés en la política, así como mayor presencia en áreas urbanas que el ciudadano medio.
Escrito por Pablo E. García
En las últimas elecciones celebradas en España (autonómicas-locales, catalanas, generales), los análisis del comportamiento de los usuarios en las redes sociales han ido en auge. Así ha ocurrido con el 20D, en el que, más que nunca, se han generado muchos estudios sobre lo vertido en la red y cómo interpretarlo en clave electoral.
En un análisis realizado durante el domingo electoral entre las horas en que estuvieron abiertos los colegios electorales (de 9 a 20 horas), la actividad en Twitter relacionada con las elecciones arrojó 516.392 tuits por parte de 185.013 usuarios únicos. La conversación fue aumentando a lo largo del día al igual que la participación que, siendo a las 14 horas algo más baja que la de hace cuatro años, aumentó por la tarde para terminar por encima de aquella.
El análisis de comunidades de la conversación monitorizada durante el domingo dio lugar a las siete comunidades políticas principales representadas en el siguiente grafo. Estas comunidades son los grupos de afinidad que se infieren algorítmicamente a partir de retuits entre usuarios.
Lideró la conversación durante la jornada electoral Unidad Popular, funcionando excepcionalmente bien el hashtag #Garzoners (empleado en 28.358 tuits). Seguida de Podemos y Ciudadanos, cuyos tuits más viralizados fueron la imagen de los líderes, Pablo Iglesias y Albert Rivera, en el momento de ir a votar. El resultado tan positivo alcanzado por estas nuevas formaciones políticas (atendiendo a su corta trayectoria) habría sido seguramente impensable sin su capacidad para movilizar las redes sociales durante estos meses.
Queremos sin embargo enfatizar que el tamaño relativo de estas comunidades políticas no se relaciona con los votos finalmente recibidos por tales formaciones. Y ello seguramente porque, en su conjunto, el usuario tipo de Twitter es más joven, con un nivel socioeconómico más elevado y mayor interés en la política, así como mayor presencia en áreas urbanas que el ciudadano medio. Un perfil sociodemográfico que se corresponde precisamente con una parte importante de votantes de las nuevas opciones políticas (Podemos, Ciudadanos), así como de Unidad Popular, pero que deja fuera una gran parte de los votantes de los partidos tradicionales.
Más que un análisis estrictamente cuantitativo de los grupos de conversación y de fans en Twitter, que como vemos tienen una representatividad limitada, las redes sociales tienen otras propiedades muy interesantes a analizar mediante la metodología adecuada. Por ejemplo, las relaciones informales entre grupos, que ya en la consulta catalana de 2014 objetivábamos entre medios de comunicación y grupos políticos formalmente no relacionados. Así, es interesante observar en este caso la posición cercana entre Ciudadanos y PP, que el primero trató de evitar a toda costa en su discurso, no pareciendo corresponderle la red (la cercanía en el grafo significa que usuarios de ambas comunidades se retuitean entre sí en mayor medida a como lo hacen con el resto de la red). Lo mismo ocurre entre las comunidades de Podemos y Unidad Popular que, a pesar de no haber prosperado en su momento la coalición entre ambas formaciones, muestran un claro flujo de interacciones.
El análisis de estas relaciones informales a partir del análisis de comunidades, y la caracterización en profundidad de estas a partir de sus miembros y contenidos líder, así como de sus connotaciones semánticas (qué palabras y emociones les representan) es el enfoque de la herramienta Lynguo. Si quieres conocer más en detalle nuestros informes sobre la campaña, impacto de los debates y demás claves de las elecciones del 20D en Twitter, escríbenos.
