El año pasado fuimos descubriendo juntos ( digo descubriendo juntos porque yo lo voy aprendiendo junto a ustedes, no soy ningún capo en esto) como las cuentas de twitter tenían Impacto, Influencia, Alcance, etc, y no era solo una cuestión de followers. Acá algunos informes ( informe del 29/12/10 , informe del 22/11/2010 )
También vimos como en Facebook se pueden ver algunos datos como cantidad de posts, likes, etc. ( informe del 14/01/2011 )
Había algo que nos faltaba, que era tratar de saber, conocer, entender que es lo que le decían a esas personas en términos generales. Saber si era algo positivo o negativo.
Asi fue que fui investigando varias herramientas que “escanean” ( los especialistas dicen “escuchan”) la web para medir los comentarios ( posts) que va dejando la gente.
Así fue que llegué a UberVU. Posiblemente no sea la mejor herramienta, hay una cuestión de precio también que hace que unas sean más accesibles que otras. Pero dado que yo esto lo hago gratis y cuento con pocos recursos, fue la que dentro de mis posibilidades era la mas accesible.
Así fue que tomé los 30 políticos que tuvieron más repercusión, y más actividad en Twitter para medir lo que le decían en la web.
Esta herramienta “escucha” los comentarios en Twitter, Facebook, Blogs, You Tube, News, Picasa, etc.
En el caso específico de Facebook, para poder incluir la página de la persona en el análisis, la misma debe ser pública. Lamentablemente en el caso de Luis Delía, Fernando Iglesias, Juan Cabandie, Juan Abal Medina, Alicia Kirchner no lo son, con lo cual no han podido ser incluidas en el análisis.
Es muy importante entender que lo que analizamos son los comentarios que le dejan a la persona y NO A LA PERSONA. Para poner un ejemplo extremo: Supongamos que alguien realmente con una muy buena imagen, impecable actuación pública, etc, tiene UN ENEMIGO y le deja todos los días 50 comentarios negativos en todas las redes. Evidentemente influirá mucho en el análisis y el mismo mostrará que le dejan muchos comentarios negativos y sin embargo, siguiendo el ejemplo, se trataría de una persona intachable y la mayoría de los comentarios negativos fueron dejados por UNA PERSONA.
Entonces es importante entender que esto no es una encuesta ( una pregunta por persona) y segmentada por cuotas para representar el universo de la población, ni nada parecido. NADA QUE VER CON ESO.
Quizás con el tiempo lo que descubramos es que alguien tenía una imagen muy negativa en internet, pero era algo no representativo en absoluto del sentimiento de gran parte de la población. O viceversa.
O quizás coincida que le hayan dejado comentarios positivos con su imagen en la sociedad, pero coincida de casualidad, porque el grupo de personas que le dejó comentarios no era representativo por geografía, edades, sexo,etc, de la sociedad en su conjunto.
Es decir, hay que entender lo que estamos midiendo, “tomarlo con pinzas” y no sacar conclusiones erróneas apresuradas.
Los comentarios quizás muestren que personas de un determinado partido son mas proclives a dejar comentarios. Quizás un informe así le sirva a algunas personas para ver que están apoyando poco, en la web, a su candidato. Es decir, son muchas las posibles razones por la cuales les dejan ( o no les dejan) comentarios positivos o negativos a una persona.
Lo que hace la herramienta es tomar los comentarios tal cual fueron dejados, interpretarlos y separarlos en positivos, neutrales y negativos.
Los neutrales , en general, son preguntas que le hacen a las personas o noticias de los medios.
La herramienta suma los comentarios negativos y positivos, y los divide por porcentajes.
En el informe de cada persona podemos ver también la cantidad de menciones recibidas en el período estudiado y la división por sexo de las personas que dejaron sus posts.
El informe fue hecho en base a comentarios dejados entre el 21 y el 25 de Febrero del 2011.
Cada uno interpreta los datos a su manera y hay tantas interpretaciones como personas ( y eso es genial y es la idea. Tratar de dar la información “plana” y que cada uno la elabore)
A mí una de las cosas que me pareció ver es que, en general, dentro del grupo de los mas apoyados y de los menos ( o sea los dos extremos) están los legisladores, o sea políticos que no están en una función ejecutiva ( a excepción de Alicia Kirchner que está en un Ministerio, el de Desarrollo Social, y en cierto sentido es lógico que le agradezcan las obras de su Ministerio)
Parecería ser que las funciones ejecutivas ( del Poder Ejecutivo) tienen más exposición y generan más apoyos, pero más rechazos también, haciendo que los porcentajes de comentarios tiendan mas a 50% positivos y 50% negativos.
Ese es mi único comentario. Les dejo el informe para que saquen sus conclusiones.
Nota:
Esto es algo que yo hago porque me gusta, para entretenerme y de curioso. Espero que nadie se enoje y salga a agredirme ( como ha pasado). Todos tenemos derecho a obtener , publicar y leer información.
Si quieren criticar la herramienta, con fundamento, y usar otra mejor, me parece perfecto. Pero salir a “pegarme” a mí no tiene sentido. Yo no hago el informe. Lo hace la herramienta.
Ya expliqué mil veces que no soy geek, ni nerd ni pertenezco al mundo 2.0 ni hace falta serlo para utilizar una herramienta y obtener información en la web.
Estas son herramientas que en general se usan en forma "privada"( para seguimiento de marcas, imagen de personas, etc) y me parece piola utilizarlas para "lo público" y hacer pública la información.
Sigamos.
Recordemos que acá analizamos varios servicios de la web, como puede verse en esta captura de pantalla de una de las personas.
Los políticos analizados son los 30 que mas repercusión generaron en Twitter, en base a este informe
y acá están ordenados por porcentaje de comentarios POSITIVOS de mayor a menor.
1)
2)
3)
4)
5)
6)
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)
16)
17)
18)
19)
20)
21)
22)
23)
24)
25)
26)
27)
28)
29)
Nota: lamentablemente el software no cargó los comentarios en Twitter hechos a @chino_navarro y fuera de Twitter tenía 12 menciones en ese período, mayormente de informaciones de medios ( noticias) con lo cual no pudo ser incluido en el informe. Mis disculpas.
Fuente: http://www.ubervu.com/
Fuente: http://www.ubervu.com/
