«La variación del número de seguidores en redes sociales de los partidos políticos puede marcar una tendencia electoral»

 Rubén Rodríguez Casañ

Rubén Rodríguez Casañ

10/02/2022
Jade Rivera Rossi
Rubén Rodríguez Casañ, investigador del grupo Global Literary Studies Research Lab (GlobaLS), adscrito al Internet Interdisciplinary Institute (IN3) y a los Estudios de Artes y Humanidades de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).

 

Rubén Rodríguez Casañ es físico y científico de datos aplicados a las ciencias sociales. A través de técnicas de machine learning o aprendizaje automático, ha investigado a las comunidades digitales generadas en torno a diferentes partidos políticos en redes sociales, como Twitter, Facebook, Instagram, YouTube o Telegram. Recientemente, se ha integrado en el grupo de investigación Global Literary Studies Research Lab (GlobaLS), adscrito al Internet Interdisciplinary Institute (IN3) y a los Estudios de Artes y Humanidades de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).

De acuerdo con tus investigaciones en redes sociales, ¿qué estrategias comunicativas son comunes en la política española? ¿Hay alguna diferencia notable entre partidos?

Existen diferencias en el uso de plataformas. Conforme se han popularizado otras redes sociales, como Instagram, YouTube aborda el espacio para vídeos más largos, pensados para ruedas de prensa e intervenciones en el parlamento, aunque, por lo general, los vídeos más cortos suelen ser más virales. Sin embargo, no es tan evidente esta regla para Vox. La estrategia comunicativa del PP de Casado es notablemente mejor que la de Rajoy. Por ejemplo, hoy en día, compite por ser el segundo partido mejor posicionado. Además, antes de 2018, no se recurría a los emojis en los títulos de los vídeos, y ahora se usan con mayor frecuencia. También se observa, a través de los datos analizados, que el PSOE debe mejorar su comunicación política, porque es el que menos repercusión consigue en el día a día.

¿Cuáles son los principales hallazgos obtenidos en tu investigación sobre partidos políticos en Instagram? ¿Obtuviste resultados diferentes en el estudio en Twitter?

Mientras que en Instagram el partido con más dominio es Vox, en Twitter, Podemos tiene mayor alcance comunicativo. Tanto del estudio que he realizado como de la literatura actual, los dos partidos mencionados, además de tener más seguidores, son los partidos con mayor presencia de seguidores "fieles", es decir, que exclusivamente siguen a estos partidos. Esto les garantiza ser los principales partidos de carácter nacional con mayor presencia en Twitter e Instagram.

¿Consideras que el compromiso en redes sociales se traduce en votos en un proceso electoral? ¿Podrías definir el perfil sociodemográfico de las personas que interactúan?

Hoy por hoy, la mejor vía para definir un perfil sociodemográfico para cada votante siguen siendo las encuestas. Un software como Graphext permite visualizar y hacer una clusterización de las personas encuestadas donde se configuran grupos de votantes a partir de criterios sociodemográficos, como edad, género, perfil moral e ideológico, profesión, clase social, si vive en poblaciones rurales o urbanas, etc. No obstante, podemos analizar la información parcial que proporcionan las redes sociales. Por ejemplo, de los seguidores de Vox en Instagram, el 72 % son varones en contraposición a Más País, donde representan el 50 %. Asimismo, puede identificarse el idioma preferente, los emojis, las palabras clave y los medios de comunicación más recurridos por los seguidores de cada partido, entre otros.

¿Qué partidos políticos tienen un compromiso proporcional a su número de seguidores?

Por lo que he podido observar, ninguno. No me atrevería a establecer una relación directa entre número de seguidores y número de votantes porque cambian en el tiempo. Partidos como Ciudadanos han tenido un alcance muy importante en las redes, pero actualmente no tienen un peso electoral fuerte. Al contrario, vemos al PSOE, que por el tipo de perfil de votante nunca ha sido el partido más fuerte en la esfera digital y, en cambio, es el partido más votado. Un mejor indicador de las tendencias electorales es la variación de nuevos seguidores. Esta métrica, al ser móvil en función de los posibles nuevos escenarios, ha dado buenos resultados para prever qué partidos van a mejorar sus expectativas.

¿Podrías describir la metodología que utilizas para realizar tus investigaciones? ¿A qué desafíos tecnológicos te has enfrentado para desarrollarlas?

El proceso es muy similar para todas las redes sociales, aunque el tratamiento sea diferente. El primer paso es la extracción de la información mediante consultas a las API o por un proceso de scrapping, tanto en Facebook como en Instagram, donde el ordenador simula ser un usuario corriente mientras va extrayendo información. Tiene sus limitaciones y es un proceso más lento. En cambio, Telegram, Twitter o YouTube cuentan con una API que permite hacer consultas a su base de datos. Una vez recogida la información, es procesada, limpiada y visualizada en gráficos para algún análisis puntual o paneles de monitorización.

De la calle a internet y de internet a la calle, ¿se aplica esta frase a la comunicación política española?

Existe un claro reflejo entre las reacciones que se ven en Facebook y Twitter, y los resultados de las encuestas electorales. Por poner un ejemplo, al inicio de la campaña en las elecciones catalanas, el tema principal era Salvador Illa, pues estaba en boca de la opinión pública y veíamos que la cuenta del candidato era la que más aumentaba en seguidores. Sin embargo, conforme fue transcurriendo la campaña, ese número se estancó. En el sentido contrario también podemos encontrar múltiples casos.

¿Consideras que las comunidades en redes sociales marcan el rumbo de la política nacional?

Más bien diría que es al revés, las redes sociales sirven de reflejo de lo que ya observamos en la política nacional. Entre las dos elecciones generales de 2019, donde Unidas Podemos y el Partido Socialista no se pusieron de acuerdo, las comunidades que generaban ambos partidos se separaron más que en debates anteriores. Hace unos años, algunos periódicos especulaban con la división interna en Podemos entre Íñigo Errejón y Pablo Iglesias, y con antelación se podía constatar en Twitter, antes de que las diferencias entre ellos se hiciesen más que evidentes.

A través de las redes sociales se generan sentimientos de pertenencia y comunidad en ambientes de intoxicación informativa. ¿Qué puede hacerse al respecto?

Es cierto que vivimos en una sociedad-red configurada por cámaras de eco, espacios donde la gran mayoría de tus postulados ideológicos resuenan, lo que da lugar a que nos reafirmemos en nuestras ideas preconcebidas. Anteriormente, leyendo tu periódico, viendo tu informativo o escuchando tu programa de radio de referencia, las cámaras de eco ya existían. La principal diferencia es la cantidad de participantes que se ponen en el mismo plano de la conversación pública y que no están sometidos a ningún tipo de protocolo ético o evaluación.

En el debate televisivo de las elecciones generales de noviembre analicé la propagación de un bulo y su desmentido por distintas comunidades. Sorprendentemente, el desmentido se propagó más; sin embargo, solo lo hizo en las comunidades de la izquierda y no en la comunidad de Vox donde se originó. Desde luego que es un grave problema, pero, para ser un poco optimistas, diré que las cámaras de eco no son espacios totalmente herméticos. Dependiendo de los temas de conversación, en las últimas elecciones catalanas, por ejemplo, la izquierda independentista y federalista se han escuchado cuando hablaban de feminismo, ecologismo, derechos LGTBI, sanidad pública, etc.

¿Cuál es tu opinión respecto a la censura de ciertas temáticas que generen desinformación?

Para luchar contra la desinformación, creo que la responsabilidad recae tanto en las plataformas como en los usuarios. Difícilmente van a desaparecer los bulos en la red dada su alta capacidad de adaptación. En la red, no sabes de quién procede una noticia y por eso considero que es necesario un seguimiento de los mensajes, para que, cuando se identifique que es un bulo, se pueda advertir al usuario que tal mensaje puede contener información poco contrastable. Como usuario, opino que tenemos el deber de hacer una evaluación ante cualquier publicación, cuestionar vídeos, imágenes y mensajes que apelan directamente a las emociones y que buscan captar nuestra atención. Me parece que debemos hacer una reflexión más prolongada en el tiempo.

¿Qué áreas de tu investigación consideras que quedan por explorar?

Con bastante frecuencia se me ocurren nuevas ideas, pues este trabajo es muy innovador. La información está en internet y las técnicas de análisis son cada vez más precisas. La información podrá casar más o menos con la realidad, pero se encuentra ahí y es de fácil acceso. En los últimos meses, nos hemos dedicado a analizar la prostitución en internet y hemos llegado a conclusiones sociológicas que sin el análisis y los datos que aporta este espacio hubieran sido más complejas de alcanzar. Recientemente, me he incorporado al grupo de investigación de la UOC GlobaLS, formado por investigadoras e investigadores de ámbitos muy diversos que aúnan la historia de la literatura y el cine con analistas de datos. Pienso que mi perfil como científico de datos debe ir de la mano de profesionales y conocedores de las ciencias sociales. Al final, son ellas y ellos quienes saben teorizar, nosotros y nosotras nos dedicamos a comprobar o replantear sus postulados a través del material que les proporcionamos.

Háblanos de tu proyecto Homo Datus. ¿Qué propósitos deseas cumplir con él?

Parafraseando una frase del blog: "Los tiempos están cambiando, el proceso de digitalización parece inevitable y, dentro de este nuevo mapa digital, aspiramos a cartografiar cada rincón. Cuantificar, contrastar y verificar son los ingredientes básicos para la creación de un debate basado en el pensamiento crítico". Dicho así, caben muchos análisis. Al final, la idea es abrir camino y poner como objeto de estudio cuestiones propias de las ciencias sociales desde una perspectiva de los datos.