Descubrir el secreto de la viralidad y de la creación de los flujos de word-of-mouth es el sueño más grande al que puede aspirar cualquier marketer. Y es que no hay mejor estrategia de comunicación que aquella que surge de manera espontánea del propio consumidor, empujado a hablar de una marca (siempre y cuando sea en términos positivos) sin interferencias de la propia marca. Una opinión que estará desprovista de cualquier tipo de interés comercial y que, por lo tanto, ganará en cuanto a credibilidad.
Si bien desconocemos cuál es el santo grial de la circulación del buzz, sí que podemos llegar a saber cómo éste se origina y se distribuye entre la población. La redes sociales de internet, aun cuando tienen un funcionamiento distinto al de los entornos offline, pueden dar una idea sobre cómo se desarrolla este proceso de comunicación.
Tomemos como ejemplo para ilustrarlo un ARS que trabajamos en Target-Empirica. Se trata de las conversaciones surgidas en Twitter, entre el 6 y el 16 de junio, centradas en un caso concreto: el Hospital de Toledo.
Antes que nada, contextualicemos. En el periodo analizado la principal temática que despertó el interés de los tuiteros, en relación con la imagen del hospital estudiado, fueron las quejas de las madres y padres acerca de la desatención que sufrían sus hijos enfermos de cáncer en las salas de oncología del hospital de Toledo. Todos los perfiles de Twitter que exclusivamente tratan esta materia, en un tono claramente crítico con las autoridades administrativas, se han marcado en color verde.
Nacimiento de un rumor: cierre de la planta de oncología
Algunos perfiles (cuyos nombres se han ocultado, respetando su privacidad) dieron un paso más allá: de las críticas por la falta de medios para tratar a los niños enfermos se pasó al “cierre de la planta de oncología”. Se trataba de un rumor, totalmente falso. De hecho, con posterioridad a la viralización de dicho rumor, el perfil de @SanidadToledo desmintió el bulo afirmando que “El Hospital de #Toledo creará un espacio de hospitalización específico de Oncología Pediátrico”. Las conversaciones que discuten sobre este rumor se han marcado en azul claro.
Lo más curioso del caso es el modo según el cual este rumor se esparció por las redes. Prácticamente en la misma hora (las 11:30 del 13 de junio) dos perfiles distintos emitieron el mismo tuit, pese a que lo escribieran de manera distinta: “#ÚltimaHora Cospedal recorta el presupuesto de Pediatria Oncologica y obliga a cerrar la planta de niños con cancer del Hospital de Toledo” y “Cospedal recorta el presupuesto d Pediatría Oncológica y cierra la planta de niños con cáncer dl Hospital d Toledo”.
Los perfiles que lanzaron estos dos tweets, prácticamente idénticos, son los nodos centrales de los clusters situados en la esquina superior izquierda y en la esquina inferior izquierda. Aparentemente, no había conexión entre ellos. Y si había conexión, ¿por qué no limitarse tan sólo a retuitear el mensaje, y no a escribirlo de nuevo?
Si partimos del hecho de que eran cuentas inconexas… al menos en Twitter y de manera pública. Sólo a modo de hipótesis, una posible explicación de este hecho es que las dos personas encargadas de gestionar las cuentas que originaron el rumor se pusieron de acuerdo, ya sea en un entorno offline, a través de otras plataformas abiertas o dark social, para diseminar las semillas de un mensaje que, posteriormente, coparía gran parte de la conversación sobre el hospital de Toledo… su objetivo se limitaba en afirmar hechos capaces de afectar negativamente la imagen de una personalidad política y/o de un partido concreto.
Una de las particularidades del gráfico presentado anteriormente es que permite analizar la evolución temporal de los mensajes. Como más oscura sea la línea que une dos nodos, que indica relación, más antiguo en el tiempo será el mensaje emitido. Así, se puede observar que los clusters antes mencionados presentan una línea muy negra y, a medida que el mismo mensaje llegaba a otros los nodos centrales de otros clusters azules, la línea se vuelve cada vez más clara.
Al mismo tiempo, los nodos centrales de los otros clusters azules retuitearon el mensaje, que llegó aún a más perfiles, de manera que la semilla viral inicial se propagó rápidamente por la red de Twitter. Saltando de ecosistemas cerrados, muy críticos e inaccesibles para un community manager, a ecosistemas moderados e incluso llegando a celebrities que dieron difusión al falso rumor, como una famosa escritora, localizada en el segundo cluster de la esquina superior izquierda, que actuó como nodo central de una de las conversaciones. El bulo tuvo un rápido efecto.
Otras temáticas de la red conversacional
- Clusters rojos: la Comisión de Arbitraje, Quejas y Deontología del Periodismo de la FAPE resuelve en contra de Cuatro y laSexta por informaciones que emitieron el pasado diciembre sobre acumulación de pacientes en los pasillos del Hospital de Toledo, que no correspondían a las fechas y/o hospitales tratados en la noticia, tema desvinculado de las quejas sobre la desatención en la planta de oncología. A raíz de esta resolución algunas cuentas emiten tweets criticando la supuesta manipulación. Sin embargo, estas críticas no consiguieron la difusión lograda por las temáticas anteriores.
- Clusters naranjas: se habla sobre la negativa del Hospital Virgen de la Salud de Toledo de ceder una sala a la Plataforma por la Sanidad Pública de Toledo para organizar la mesa redonda ‘Consecuencias de los recortes en sanidad‘.
- Clusters violeta: difusión de una noticia que parte de cuentas oficiales de la administración, que afirma que el servicio de Pediatría del Hospital de Toledo contará con un espacio específico para pacientes oncológicos pediátricos.
Midamos la apertura y democracia de la red
El análisis de redes (ARS) permite conocer cómo y quién controla la información. Cuanto más poder acumule un solo individuo en relación a los otros, menos democrática será la red. Así, nos encontramos dos situaciones extremas:
- Control total de la comunicación: una cuenta de Twitter emite cierta información, que llega a otros nodos y la redifunden. A su vez, estos otros nodos no se comunican con nadie más que no sea con el nodo central. Es evidente, pues, la gran capacidad de control de la información de estos nodos centrales. Este caso podemos encontrarlo en cuentas de medios de comunicación como diarios digitales o canales de TV.
- Redes democráticas: encontramos casos en los que todas las personas conversan con todas y no existen usuarios que dominen la situación, son relaciones totalmente horizontales. Este caso lo encontraremos en redes pequeñas en las que los miembros se conocen entre ellos.
Por supuesto, las dos situaciones anteriores son las menos comunes. Lo habitual es que tiendan a ser redes más controladas o democráticas, pero no a situarse en sus extremos.
En el caso concreto de este rumor, utilizamos la centralidad de grado global para saber más sobre las relaciones en su red de conversaciones, y calculamos un valor del 8,5%… cuanto más se acerque este dato a 0%, más democrática será la red y, cuanto más a 100%, más controlada estará. Después de conocer este dato y de analizar la cantidad de relaciones y la forma en que evolucionaron las conversaciones, podemos considerar que esta red tiende a ser democrática. Sin embargo, siempre es mejor entrar en la consideración de este valor mediante la comparación con los resultados obtenidos en otras redes.
El ARS nos ofrece la posibilidad de observar la forma en la que se genera una nueva tendencia, un rumor o una oportunidad en los social media y predecir a través de ese insight o esa amenaza si se ahogará en un ecosistema cerrado o si saltará como un pez inquieto al mar abierto, contagiando a otras personas, ya sean mis consumidores, votantes, detractores o, sencillamente, espectadores sorprendidos por esa nueva información que apareció en su pantallas.
