Monitoreo de #Marchayosoy132 #yosoy132 y #Marchaantiepn para entender “Overlapping”


monitoreo #marchayosoy132 en redes sociales

Overlapping es el término en inglés para describir el empalme entre dos o más grupos que se analizan dentro de un universo usualmente en teorías de conjuntos lógicos o matemáticos. Es la unión de los 2 o 3 círculos de Venn.

Esta vez, al presentarsenos un evento significativo como son las demostraciones cívicas – físicas y online – en torno a las próximas elecciones de México consideré que era un buen ejemplo para monitorear y presentar algunos datos junto con otra lección de análisis de conversaciones digitales, como lo hice en mi análisis del problema de Walmart durante el terremoto.

Al hacer nuestros análisis y monitoreos debemos de tener muy presente estos empalmes cuando configuremos cualquiera de nuestras herramientas o plataformas. Básicamente todas funcionan con alguna variente de tipo de búsqueda por booleanos. Es decir utilizando uniones, intersecciones y complementos con el AND, OR y NOT.

Analizando #yosoy132 #marchayosoy132 y #marchaantiepn

Estudiantes y sociedad se unen en protesta a medios de comunicación y candidatos

Este fin de semana en México hubo varias manifestaciones de la sociedad repudiando lo que parece ser un control y censura mediática en apoyo a un candidato en las próximas elecciones presidenciales del país. Surgido de inicio por una manifestación en una universidad privada y lo que fue flagrantemente una cobertura sesgada del evento por parte de las principales televisoras del país la gente sale a las calles y crea diferentes expresiones en el país en contra de estas televisoras y del candidato que representa al partido que estuvo 70 años en el poder entre 1929 y el año 2000.

Las manifestaciones estuvieron representadas en el universo digital por 3 Hashtags: #YoSoy132 aludiendo a un video en que 131 alumnos de la universidad mencionada se grabaron en YouTube mostrando su credencial de alumnos para rebatir la acusación de los directivos del partido político y de los medios de que las demostraciones eran manipuladas. #Marchayosoy132 y #MarchaAntiEPN se unieron como forma de identificar las manifestaciones en Twitter principalmente y expresar la inconformidad con la situación política actual en el país.

La popularidad de los 3 temas fue muy alto durante el viernes y sábado, siendo #Marchayosoy132 un Trending Topic Mundial durante varias horas el sábado incluso durante la final de Football de la UEFA champions league. Algo muy notable para el movimiento y por supuesto me impulsó a monitorizar un poco para obtener numeraria y de paso explicar ese tema simple que muchas veces no notan los community managers y analistas de agencias y compañas.

El Problema del Overlapping

El problema es simple: Al crear y configurar tus monitoreos debes de tener especial atención a que tus términos no se encimen al hacer cuentas y cálculos. Veamos a qué me refiero:

Yo configuro mi monitoreo con una búsqueda simple:

Search: #Yosoy132 OR #Marchayosoy132 OR #marchaantiepn

Esta búsqueda me traerá los resultados que contengan la mención de cualquiera de las 3 palabras. Pero no toma en cuenta si son única o si vienen mezcladas:

Como podemos ver en el tweet anterior hay 2 de los Hashtags monitorizados, para los sistemas de monitoreo esto contará como 2 menciones distintas si le pedimos segmentar los resultados para cada hashtag. Es decir, es 1 voto para #MarchaAntiEPN pero también 1 voto para #yosoy132. Si utilizamos Radian6 y pedimos esta segmentación de manera simple nos da:

Menciones para los 3 hashtags con overlapping

En la gráfica de arriba el resultado puede ser engañoso, podemos pensar que en total hubo 1,081,658 de menciones en las redes sociales del tema hasta ese momento pero debemos tomar en cuenta que el número total es solo la suma de los 3 segmentos del círculo pero con el detalle mencionado de que hay empalme. El Tweet de la imagen anterior está contado tanto en el pedazo de pastel de #marchantiepn como en el de #yosoy132 y por lo tanto contado 2 veces en la suma total.

Esto se entiende mejor si observamos mejor una gráfica sin segmentación por contenidos, solo los resultados en total que tiene la base de datos:

Menciones #marchayosoy132

Menciones reales en total de los 3 Hashtags sin empalme

¿Notan como el número total baja? Sin segmentación los sistemas te mostrarán el número real.

¿Cómo segmento mejor mis términos para monitoreo de redes sociales?

Si queremos realmente analizar solo las menciones que tienen un solo tipo de hashtag tendremos que trabajar un poco más en la configuración, creando segmentos más pequeños de nuestro universo. En vez de escribir una búsqueda para #Yosoy132 lo que haremos es buscar #yosoy132 NOT #marchayosoy132 NOT #marchaantiepn este string de búsqueda nos dejará con segmentos limpios de cualquier overlapping, lo mismo hacemos para los otros 2 hashtags.

El último paso será crear otros segmentos en donde incluyamos las partes empalmadas pero de forma que podamos incluirlas o eliminarlas más clara y fácilmente de nuestros análisis si es necesario. Esto requerirá usar AND en nuestros términos y hacer combinaciones. Por ejemplo: #yosoy132 AND (#marchaantiepn OR #marchayosoyepn) es un string que nos dará los resultados que tengan al primer hashtag y cualquier de los otros 2 pero incluso los 3 juntos. Qué tal crear 4 segmentos mas? 3 serán los pares de combinaciones posibles y el cuarto serán los 3 al mismo tiempo. Así acabaremos con 7 segmentos:

Siete segmentos creados para analizar correctamente las menciones de los hashtags sin empalme

Mucho más fáciles de eliminar uno del otro de nuestros análisis si fuera necesario.

Inicialmente esto puede ser un poco confuso, pero debemos convertirlo en un ejercicio constante si queremos entregar resultados y análisis exactos y confiables. Muchos analistas y agencias cometen el error de reportar datos basados en la suma de segmentos o de hacer análisis sin darse cuenta de que hay menciones repetidas en diferentes grupos de sus análisis.

Siempre pongamos atención a como segmentamos nuestro análisis. Aunque estemos buscando cosas muy básicas como cantidad de menciones o alcance, etcétera, esta distracción los llevará a reportar locuras de números.

Los invito a ver la numeralia que saqué usando Radian6 para los hashtags del movimiento #yosoy132 en mi artículo aquí.

Credits: overlap (Photo credit: Wikipedia) Imágenes: Radian6 Análisis: @Gawed para Funestrat.com

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