Introducción
Las redes sociales (RRSS) se han visto como predictoras del comportamiento electoral, pero se ha explorado menos su alcance predictor en comparación con las encuestas preelectorales. La generalización de los sondeos en el siglo XX los convirtió en las herramientas más usadas. Sin embargo, en el siglo XXI, las RRSS muestran también un potencial predictor, arrebatando quizás el papel hegemónico de las encuestas.
Objetivos
El artículo tiene por objetivo comparar cuantitativamente todas las encuestas preelectorales de las elecciones generales españolas del 28 de abril de 2019 con el porcentaje de conversación (share of voice) generado por los principales partidos políticos en Facebook y Twitter, para así contrastarlos con los resultados electorales.
Así, la investigación compara el potencial de predicción electoral que tuvieron todos los sondeos realizados en el mes previo a los comicios con el ruido que los perfiles políticos de los principales partidos políticos y sus líderes generaron en dos de las redes sociales más usadas en el mundo.
Metodología
Mediante la plataforma de análisis de big data, Social Elephants, se estudian cuantitativamente los contenidos en los que los líderes políticos (Pedro Sánchez, Pablo Casado, Pablo Iglesias, Albert Rivera y Santiago Abascal), así como los perfiles oficiales del PSOE, PP, Ciudadanos, Unidas Podemos y VOX, son mencionados en las conversaciones de las RRSS. La investigación sitúa al share of voice (SoV) como predictor en pruebas específicas, lo que supone un avance propio de la investigación presentada.
La recolección de datos se efectúa tomando en cuenta la conversación generada tanto en Twitter como Facebook en la que aparecían los perfiles oficiales de los cinco partidos y los cinco líderes principales, entre el 28 de marzo y el 28 de abril, periodo que coincide con la campaña electoral de las elecciones del 28A. De la misma manera, se recogen los datos de todas las encuestas electorales aparecidas en los medios españoles durante el mismo periodo.
Resultados y Discusión
El estudio otorga mayor acierto predictivo al análisis realizado sobre perfiles de RRSS de partidos y no de políticos, lo que se relaciona con las discusiones sobre la confrontación personalista en internet. Se apunta también a la necesidad de diversificar fuentes para tener una mayor capacidad predictiva en la sociedad actual y complementa estudios precedentes sobre el poder de las RRSS en cuanto a la predicción del comportamiento electoral.
Conclusiones
La investigación constata la posibilidad de usar las redes como elementos de predicción, pero también la necesidad de combinar herramientas para afinar la medición, puesto que sin un análisis adecuado pueden arrojar datos engañosos. El share of voice requiere de una normalización de sus análisis relacionada tanto con la polarización típica de las RRSS, como con el tipo de perfiles observados.
Palabras clave: Predicción electoral, Redes sociales, Encuestas, Social Network Analysis, Share of Voice
Palabras clave
Ponencia Online
Documentación de apoyo a la presentación ONLINE de la ponencia
Margarita Quintero-León
Comentó el 11/12/2020 a las 17:10:06
Felicitaciones a los ponentes por su presentación,
Sin duda las redes sociales tiene un peso grande en nuestros procesos comunicativos como estrategas o como receptores, sin embargo en los temas políticos encontramos que se vuelven escenarios unidirreccionales, a partir de su estudio ¿logrando determinar si los candidatos interactúan con sus electores en redes sociales y si eso influye en su voto?
Gracias.
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Santiago Giraldo-Luque
Comentó el 12/12/2020 a las 13:45:59
Muchas gracias por tu comentario, Margarita.
Estamos de acuerdo contigo. Las RRSS son canales unidireccionales que incentivan muy poco la conversación o el debate político. Aunque en este estudio no analizamos la interacción entre candidatos, en otros análisis sí se hemos detectado que el uso de las RRSS únicamente hace la función de información entre los políticos o incluso las instituciones y los ciudadanos. Son un canal más de transmisión de información, pero, desde luego, no de debate público o de participación. Determinar si influye o no en el voto es aún más complicado. El estudio no permite saberlo, porque tendríamos que analizar una muestra de usuarios y su voto real. Pero, al mismo tiempo, se tendría que medir la afinidad política del usuario con el partido al que sigue. Es, en realidad complejo de realizar.
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Alicia Natali Chamorro Muñoz
Comentó el 10/12/2020 a las 23:19:04
Muchas gracias por la presentación tan clara y a la vez elaborada. mi pregunta viene desde el lugar de las ciencias humanas: ¿si bien dice que esta herramienta podría servir para ayudar a ser las predicciones, pero podría situarse de cierta manera el nivel crítico de la utilización o mercantilización de la política?
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Santiago Giraldo-Luque
Comentó el 12/12/2020 a las 13:49:57
Muchas gracias por tu comentario, Alicia.
Aunque la cuestión de la utilización crítica de las RRSS desborda el propósito de la comunicación, creemos que es necesario, como señalas, introducir cada vez con más fuerza la visión crítica del uso de las RRSS como una forma más de la mercantilización y pérdida de calidad de la representación política. Nuestro interés, en este caso, se centraba en la posibilidad de usar las redes como instrumento de análisis o predicción electoral y, en cierta medida, se ha demostrado como un instrumento pobre, con lo cual se puede tender a pensar en la ya tradicional sobredimensionalidad de las RRSS para analizar todo el escenario político, lo cual contribuya a la interpretación crítica que sugieres.
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Mario Francisco Benito Cabello
Comentó el 10/12/2020 a las 18:16:02
Buenas tardes,
Enhorabuena al equipo investigador por la ponencia. Es un tema de mucho interés social y está abordado con rigor.
Mi pregunta, o más bien tema de debate, estaría centrado en la incierta representatividad de las redes sociales, elemento que también han mencionado en sus conclusiones. Esto, en principio, ¿parecería descartarlas como herramienta para estudiar comportamientos sociales, incluidos las encuestas electorales? Por otro lado, ¿hay alguna manera fiable para contabilizar el posible error derivado tanto de que no toda la población participa en ellas, como de los enormes sesgos originados por el denominado "filtro burbuja" (Pariser, 2017[2011]), o sesgo de confirmación, que lleva a los usuarios a seguir sólo lo que coincide con sus intereses?
Para finalizar, sería muy interesante conocer con algo más de detalle el funcionamiento de Social Elephant; entiendo que en el texto final de su investigación podremos encontrarlo.
Muchas gracias
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Santiago Giraldo-Luque
Comentó el 12/12/2020 a las 13:56:28
Muchas gracias por tu comentario, Mario.
Estamos muy de acuerdo contigo. El filtro burbuja es un condicionante fundamental en la interpretación de los resultados y, efectivamente, la representatividad de una muestra en las RRSS es muy relativa y debe ser tomada con pinzas. Por eso quizás seguimos pensando que las encuestas, como instrumento sociológico y demoscópico, más estructurado y definido con criterios de muestreo científico son más acertadas a la hora de predecir un resultado electoral. Es quizás posible, a través de análisis más sofisticados, como de contenido y de polaridad sobre los mensajes de la conversación en RRSS, determinar los sesgos sobre los candidatos/partidos. Pero eso determinaría la afinidad/rechazo sobre el partido/político, y tampoco daría oportunidades más amplias de analizar la predicción del voto.
En el caso de la herramienta de medición, Social Elephants es una Start Up que, principalmente, hace análisis de indicadores de RRSS para el ámbito mercantil. Su interés por el estudio de la política viene dado por una intención más académica de estudiar la mercantilización de la política a través de las RRSS. Tienes toda la información sobre la plataforma en su página web: www.socialelephants.com
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Dárcio Costa Nogueira Júnior
Comentó el 10/12/2020 a las 14:24:48
¡Hola investigadores! La presentación y el resumen fueron excelentes y espero con ansias el texto final. Tengo una pregunta: ¿se investigaron las diferencias en los resultados obtenidos en Twitter y Facebook? (Considerando las diferencias y limitaciones de cada plataforma).
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Cristina Fernández-Rovira
Comentó el 12/12/2020 a las 14:21:43
Muchas gracias por tu comentario, Dárcio.
Efectivamente, en el estudio hemos comparado los resultados entre Facbook y Twitter, y también hemos realizado la comparación agregada de los datos. Para el caso analizado, una vez normalizados los resultados, son un poco menos desviados los resultados de Facebook que de Twitter y, de nuevo, son menos alejados en el análisis de los partidos que de los candidatos. Asimismo, para el caso de los partidos, en la regresión lineal, Facebook (0.92) es un poco más efectiva que Twitter (0.91). En el caso de los políticos, la relación es menos significativa. Para Twitter es de 0.85 y para Facebook de solo 0.2.
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Juan Carlos Figuereo Benítez
Comentó el 10/12/2020 a las 12:29:23
Buenos días, estimados investigadores. Enhorabuena por su ponencia. Me encantaría leer el texto final de su comunicación para entender mucho mejor cómo se cuantifica el 'share of voice'.
Por otro lado, ¿qué encuestas han valorado para el análisis?, supongo que las privadas y las del Centros de Investigaciones Sociológicas, ¿no?
Muchas gracias y saludos cordiales.
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Cristina Fernández-Rovira
Comentó el 12/12/2020 a las 14:28:42
Muchas gracias por tu comentario, Juan Carlos:
Mira, en este link puedes encontrar información sobre cómo se calcula el Share of Voice a partir de la plataforma Social Elephants: https://socialelephants.freshdesk.com/support/solutions/articles/14000040798-glossary-of-competitor-analysis-kpis-
Sobre las encuestas, sí, hemos tomado todas las recogidas en el portal electocracia en el último mes previo a las elecciones. Efectivamente, en ese periodo entraron tanto encuestas privadas como el CIS.
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Irma Perea Henze
Comentó el 08/12/2020 a las 14:05:21
Me parece interesante y oportuno el trabajo que presenta, particularmente en estos tiempos de uso de redes sociales para establecer agendas. ¿Cuáles serían las herramientas que usted propone para afinar la medición y hasta qué punto es posible plantear este tipo de análisis como predictor de comportamientos sociales?
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Cristina Fernández-Rovira
Comentó el 12/12/2020 a las 14:35:18
Muchas gracias por tu comentario, Irma:
Creemos que, de momento y como lo señalan expertos en análisis electoral, las encuestas siguen siendo el mejor predictor de resultados electorales. Las redes sociales pueden dar tipos de información, pero se aprecia en el estudio, un mayor “ruido en la red” como fue el caso, con diferencia, de Podemos y Vox, no implica que sean esos partidos los que van a ganar las elecciones. Un análisis realizado a partir de la normalización estadística de los resultados (eliminando los valores extremos ligados a la polarización) es una medida alternativa, pero, como en nuestro caso, no debe tomarse como un valor absoluto. En cualquier caso, una segmentación de la audiencia, con un análisis de datos más avanzado, sí podría quizás tener una mayor cercanía a un resultado real en las elecciones. De una forma crítica, sí podemos decir que, con el nivel de información que las RRSS tienen, en una agregación y conducta de análisis de datos de millones de usuarios, ellas, las plataformas en su opacidad, tienen la posibilidad de hacer esa predicción de una forma más ajustada.
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