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8/14/2019 Cmo cosechar informacin sobre los mercados y la opinin pblica en el campo de la web 2.0
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Comuniclogos, mercadlogos y analistas de opinin pblica 2.0
Iria PuyosaRevista Comunicacin
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Cmo cosechar informacin
sobre los mercados y la opinin pblica en el campo de la web 2.0
Iria Puyosaipuyosa@nosumacero.org
ResumenEste artculo presenta una visin general de lo que se ha llamado la Web 2.0 y seala lascaractersticas ms comunes de sus usuarios tanto en lo que se refiere a sus actitudes y
estilos de vida como en lo referente a sus rasgos demogrficos, con nfasis en los usuariosde internet de Latinoamrica, especialmente los de Venezuela. Tras esbozar los lmites del
contexto de la web 2.0, el artculo explora el uso en este campo de tcnicas de investigacin
social para la realizacin de estudios de mercado y de opinin pblica, investigacin sobrelas comunicaciones interpersonales en redes sociales y las dinmicas de los medios
interactivos y/o ciudadanos. El artculo incluye un grfico de la red de conexiones de lablogosfera venezolana.
Internet es un espacio social ms para la gente que vive en el siglo XXI, un espacio de
interaccin cotidiana con otras personas, como puede serlo la universidad, la escuela, la
oficina, el centro comercial, la iglesia, el gimnasio o la cancha deportiva, el estacionamiento
o el jardn del edificio residencial, la acera o la escalera en el barrio, el parque o la plaza.
Posee normas y prcticas de interaccin tpicas, que son implcitas y compartidas por todala gente que ha sido socializada en los espacios de la web, normas y prcticas que resultan
extraas y difciles de aprehender para quienes no han sido socializados en esos espacios.
Los usuarios convencionales de internet se limitan al intercambio de mensajes de correo
electrnico, a la bsqueda de informacin y a la recepcin de contenidos. Por su parte, los
usuarios que denominamos web 2.0 realizan regularmente transacciones (banca
electrnica, info-gobierno y compras en lnea), intercambian frecuentemente contenidos
con sus contactos (principalmente archivos musicales y fotos) y colocan en lnea sus
propios contenidos a travs de weblogs y webcasts (audio y video).
El campo social de la web 2.0 est estructurado por un conjunto de plataformas,
aplicaciones y servicios caracterizados por depender de la participacin de los usuarios
para su configuracin, la generacin de sus contenidos y la difusin de novedades. Lo que
se conoce como la arquitectura de participacin de la web 2.0 (OReilly, 2005) consiste en
que los usuarios, actuando de manera independiente y descentralizada, generan y/o
organizan la informacin aprovechando la disponibilidad de aplicaciones y servicios web
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generalmente gratuitos o de bajo costo. El usuario no paga con dinero por el uso de los
servicios web bsicos sino que paga agregando valor a las plataformas y los sitios,
aportando su creatividad y sus conocimientos para reconfigurar los productos/servicios y
atrayendo ms usuarios a travs de sus redes de contactos. Toca a los emprendedores o
empresarios sacarle dinero a los servicios de valor agregado sobre ese capital co-creado
por la comunidad web 2.0.
Los usuarios de la web 2.0 han sido caracterizados por diversos estudios (Berlinguer &
Wainwright, 2007; Citrin, Sprott, Silverman, & Stem, 2000; Lenhart & Fox, 2006) como:
consumidores proclives a la adopcin temprana de innovaciones tecnolgicas
(computadores, telfonos y accesorios de ltima generacin, software de
productividad y de entretenimiento,
consumidores de informacin, con mayor exposicin a medios masivos que la
persona promedio,
lderes de opinin en sus grupos de pertenencia
ciudadanos ms proclives a simpatizar con movimientos sociales emergentes,
ms sociables y con redes de contactos ms extensas que las personas con
similares caractersticas demogrficas que no son usuarios habituales deservicios web 2.0,
ms proclives a realizar compras en lnea, usar banca electrnica y a usar
servicios de gobierno electrnico que otras personas con similares caractersticas
demogrficas.
La participacin en la web de estos usuarios en la web deja disponible un rico conjunto
de informacin. Los usuarios van dejando un rastro de datos sobre sus hbitos de
consumo, sus estilos de vida, valores, opiniones polticas, hbitos de interaccin social y
normas de conversacin.
Cmo cosechar la informacin en la web?
Parafraseando el planteamiento de Moragas Spa podemos decir que en la sociedad de
la informacin, la miseria consiste en no poder hacer nada para tornar tiles los datos
disponibles (Moragas Spa, 1997). En un intento de paliar la miseria que nos rodea, el resto
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de este artculo est dedicado a exponer algunas lneas y tcnicas de investigacin para
que mercadlogos, analistas de opinin pblica y comuniclogos puedan cosechar la
inteligencia colectiva en la informacin que se encuentra en la web. Exploraremos la
aplicacin al campo de la web de tcnicas de investigacin social convencionales y de
tcnicas ms especficas de este campo social.
Encuestas web
Las encuestas basadas en la web se han ido popularizando en los ltimos cinco aos.
Las principales ventajas de las encuestas web son: su bajo costo (comparado con los
trabajos de campo convencionales); la rapidez con la cual se pueden administrar los
cuestionarios y preparar los datos para su procesamiento; la posibilidad de incorporar
contenido multimedia para enriquecer las preguntas y facilitar su correcta comprensin; y la
posibilidad de minimizar errores en el seguimiento de los filtros y saltos de preguntas
previstos en el diseo de cuestionario. Mientras que los principales inconvenientes de las
encuestas basadas en la web son los problemas de muestreo y sesgo en los encuestados
(Jimnez & Puente, 2007; Tourangeau, 2004). En el caso de Venezuela, no existen marcos
muestrales de usuarios de Internet con una confiabilidad similar a la que poseen las bases
de datos para encuestas en hogares. El principal sesgo que podemos anticipar en las
encuestas basadas en la web es el mayor nivel educativo de los encuestados en
comparacin con el de la poblacin general (ver Perfil demogrfico de los usuarios de laWeb, en un aparte de este mismo artculo). No obstante, hay que establecer controles para
descartar eventuales sesgos en gnero, edad o nivel de ingresos, cuando esas variables
son relevantes en el tema que se est investigando).
Este modo de administracin de encuestas se est usando con mayor efectividad para
la realizacin de estudios en los cuales el marco muestral es una poblacin pre-definida por
el propio estudio y/o los sesgos con respecto a la poblacin en general pueden ser
controlados o no son relevantes. Es el caso de encuestas dirigidas a clientes de una
organizacin (para estudios de satisfaccin con productos y servicios), audiencias internas(encuestas sobre liderazgo gerencial, motivacin de los recursos humanos, implantacin de
nuevos procesos organizacionales), encuestas entre lectores de medios digitales
comerciales o ciudadanos, encuestas entre usuarios de servicios de banca electrnica y
gobierno electrnico.
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Las encuestas web tambin pueden ser usadas para la realizacin de estudios de
mercado para el lanzamiento de nuevos productos en sectores en los cuales los usuarios
web tienden a ser los primeros compradores. Este es el caso de telfonos celulares,
accesorios y perifricos de computadores, reproductores de audio porttiles, cmaras
digitales, etc. Asimismo, puede explorarse las opcin de construir paneles de ciudadanos
que participan en las conversaciones polticas en la web, como un mecanismo de
monitoreo de la agenda de opinin pblica considerando que este grupo de usuarios de la
web han sido identificados como lderes de opinin informales en algunos estudios
realizados internacionalmente (Berlinguer & Wainwright, 2007; Lenhart & Fox, 2006)
Focus-groups en-lnea
Los problemas de muestreo y sesgo no afectan a los focus-groupsque en principio no
son usados para generalizar a toda la poblacin sino para explorar actitudes de grupos
especficospor lo tanto esa desventaja del uso de la internet en investigacin social
desaparece en el caso de esta tcnica. El uso de los focus-groups en lnea permite
organizar grupos con participantes distribuidos en diversas localidades nacionalmente e
incluso internacionalmente, si se resuelven los problemas de zonas de horario. Es posible
hacer focus-groups en lnea con audiencia cautivas de una organizacin, reclutando en
grupos pre-establecidos de comunidades en lnea (newsgroups, foros digitales o
blogosferas) o reclutando entre la poblacin general (Stewart & Williams, 2005), en cuyocaso se debe dar a los participantes una induccin en el uso de la plataforma o servicio
seleccionado para realizar el grupo.
Los focus-groupsen lnea pueden realizarse en canales IRC (chat) o usando servicios
como Skype que permiten el uso de voz a travs de sus salas de audio (todos los
participantes que admita en moderador) o en conferencias telefnicas (10 participantes,
incluyendo el moderador y el coordinador). El uso de Skype tiene la ventaja de que permite
incorporar fcilmente el uso de video y fotografas para estimular el dialogo. En el caso de
usar un canal IRC se recomienda promover el uso de emoticones para capturarcomponentes no verbales (humor, irona, etc) del dialogo grupal.
Los focus-groupsen lnea deben tener un numero de participantes ligeramente superior
al recomendado para grupos convencionales; 10 o 12 personas pueden ser necesarias
para garantizar un debate fluido que no haga perder el inters a los participantes y no lleve
a la desercin. En caso de personas acostumbradas a las discusiones en lnea pueden
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generarse fcilmente varios hilos de conversacin. El moderador debe estar atento para no
perderse en los diferentes hilos y concentrar al grupo en aquellos que son de inters para
la investigacin. Cuando los participantes son reclutados en comunidades en-lnea
estables, el moderador debe estar atento para no perder informacin que es
sobreentendida por los participantes debido a que ha sido discutida entre ellos en
interacciones previas.
Etnografa en-lnea
Entre los mtodos de investigacin social ms usados en internet destaca la etnografa
(Jankowski & van Selm, 2005). La netnografa, etnografa digital o en-lnea proporciona a
los cientficos sociales la oportunidad nica de observar el comportamiento de un grupo sin
que la presencia del investigador interfiera con las prcticas habituales en el espacio social
observado (Kozinets, 2002). Adems del propio estudio del comportamiento social en
comunidades en-lnea, la netnografa permite aproximarse a las dinmicas internas de
grupos sociales que existen fuera de lnea pero no pueden ser tan fcilmente observados
en sus contextos fsicos. Internet pareciera ser el nico contexto en el cual se puede dar
una autntica observacin no-participante; en cualquier otro contexto la presencia del
observador es notada constantemente e inevitablemente esa presencia afecta el
comportamiento de los sujetos observados. En la web, incluso si los miembros del grupo
observado han sido advertidos previamente de la realizacin de la observacin, losparticipantes tienden a ignorar la presencia del investigador, quien permanece invisible
mientras no se comunique con los miembros del grupo (Dholakia & Zhang, 2004; Hine,
2005; Kozinets, 2002).
La etnografa digital puede ser especialmente til para estudiar las dinmicas sociales
en grupos con fuerte resistencia a la supervisin externa como pueden ser los cliques de
adolescentes. Paradjicamente (dado su carcter pblico), en el campo de internet la gente
tiende a compartir una gran cantidad de opiniones, juicios de valor, reacciones emocionales
y ancdotas de su propia vida que difcilmente compartira con un investigador social fuerade lnea. Dado que el intercambio en las comunidades en lnea tiende a difuminar
jerarquas basadas en dinero, posicin laboral, edad o gnero, las tcnicas de la etnografa
digital tambin pueden ayudar a revelar valores y reacciones que permanecen ocultos en
los espacios sociales fsicos debido a pre-concepciones sobre el poder y la autoridad
(Konzinets, 2002). Otra ventaja que ofrece internet es que permite realizar estudios
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longitudinales sobre reacciones de un grupo social a un asunto cuya emergencia no pudo
haber sido pronosticada a tiempo para disear una investigacin.
Minera de datos
La minera de datos es un mtodo para el anlisis de informacin semi-estrucurada o
no-integrada acumulada en las bases de datos organizacionales y en bases de datos
pblicas. Utilizando tcnicas y aplicaciones de minera de datos se puede extraer de
internet informacin til para disear estrategias de mercado o estrategias polticas ms
efectivas, guiadas por los patrones de consumo y los valores polticos libremente
expresados por los millones de usuarios de internet. Tenemos tres enfoques (usualmente
complementarios) para analizar los datos en internet: minera del uso de la web, minera de
la estructura de la web y minera del contenido de la web (Eirinaki, 2004; Srivastava,
Desikan, & Kumar, 2004).
Minera del uso de la web
Los logs los websites pueden ser analizados usando minera para ir ms all de los
escuetos datos de nmero de visitantes, ISP y tiempo de conexin, que poco sirven para
fundamentar planes de accin. Medios digitales, tradicionales o ciudadanos, as como sitios
de comercio electrnico y de gobierno lnea pueden obtener informacin estratgica
mediante el descubrimiento de patrones de uso de su espacio web por parte de sus
visitantes (audiencia, consumidores, clientes). Datos sobre sitios referentes, palabras clave
utilizadas, patrones de navegacin interna e interaccin del usuario con la pgina
(comentarios, consultas, mensajes de correo electrnico, compras, descargas de archivos,
transacciones) pueden ser operacionalizados como variables de anlisis (Eirinaki, 2004).
Entre los productos que puede generar el anlisis del uso de la pgina web destacan
(Araya, Silva, & Weber, 2004):
segmentacin de pblicos: clustersdefinidos segn la combinacin de datos de
origen, registro de usuarios (cuando existe) y datos de navegacin
definicin de conglomerados de contenido: qu secciones son visitadas por
cada segmento de usuarios?, cules secciones atraen ms a los usuarios meta
de la pgina?
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secuencia de actividades del usuario: qu patrn de navegacin culmina en una
compra?, qu patrn de navegacin culmina en una queja o reclamo?
optimizacin para motores de bsqueda: qu palabras clave generan visitas deusuarios que realizan transacciones, envan comentarios o descargan
contenidos? (usuarios meta alcanzados), qu palabras clave generan visitas de
usuarios que abandonan la pgina rpidamente sin interactuar con su contenido?
(nufragos que no tienen inters en los contenidos, productos o servicios del
sitio).
Minera de la estructura de la web
Imagen tomada del estudio de RTGI sobre el referndum constitucional europeo en la web francesa (2005).
Tenemos como premisa que la estructura web es un grfico; en ese grfico la pgina
principal (homepage, main) de cada sitio web constituye un nodo y los hipervnculos entre
los distintos sitios constituyen los ejes (Eirinaki, 2004; Park, 2003). La minera de la
estructura de la web se concentran en extraer la informacin sobre las conexiones
estructurales de un sitio web (que se considera nodo central) de acuerdo con los enlaces
entrantes a su pgina principal y los enlaces salientes tanto de su pgina principal como de
sus pginas secundarias (Srivastava et al., 2004). La minera de la estructura de la web ha
sido usada principalmente en anlisis de redes de conocimientos en comunidades
cientficas y anlisis de redes de apoyo a movimientos polticos (ej. apoyo al Ejrcito
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Zapatista de Liberacin Nacional, campaa por el referndum constitucional europeo en
Francia, redes republicanas y redes demcratas en Estados Unidos, etc.) (Ackland, 2005).
Minera del contenido de la web
Este enfoque se concentra en el anlisis del contenido de las pginas web,
especialmente en sus contenidos textuales por lo cual comnmente se le conoce como
minera textual (aunque de hecho la minera textual abarca textos que no se encuentran en
la web, como transcripciones de focus-groups, preguntas abiertas en encuestas,
transcripciones de reportes CRM, discursos de figuras pblicas, etc.). La minera del
contenido web se fundamenta en tcnicas de recuperacin de informacin y procesamiento
de lenguajes naturales que permiten organizar en bases de datos la informacin contenida
en textos publicados en la web que anteriormente no poda ser analizada fcilmente debido
a su carcter no-estructurado (Eirinaki, 2004).
Esta imagen corresponde a una nube de etiquetas generada con los feeds de las bitcoras
ms populares de Venezuela (de acuerdo con el ranking de Blogalaxia). Muestra las palabras
clave ms utilizadas en el perodo de Junio 22 a Sep. 20, 2007.
La minera textual de los contenidos web puede generar productos de inteligencia de
negocios tales como:
identificacin de tendencias emergentes de consumo de productos y/o demanda
de servicios
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registro de resultados de campaas de mercadeo o campaas electorales
tipificacin de valores predominantes en un determinado espacio web
(comunidades, redes, blogosferas, etc)
deteccin, definicin, jerarquizacin de asuntos en la agenda pblica
caracterizacin de imagen pblica de personalidades, organizaciones y marcas.
Anlisis de redes sociales
Los espacios sociales en la web constituyen una red distribuida, en la cual los distintos
puntos o nodos se interconectan entre s, de acuerdo con relaciones sociales o relaciones
semnticas, temticas y/o referenciales. El anlisis de redes sociales en la web sefundamenta en la recuperacin de variables estructurales (hipervnculos) que conectan los
nodos de la red (Park, 2003) o variables semnticas (palabras claves) que establecen el
marco de referencia en el cual se establece la relacin entre los actores (Newman,
Chemudugunta, Smyth, & Steyvers, 2006). El uso de tcnicas de medicin de redes
sociales permite determinar la cohesin, la densidad, el alcance y la radialidad (Hanneman
& Riddle, 2005) de las comunidades, grupos informales o formales, o cliques que
interactan en el espacio de la web.
Este tipo de anlisis puede facilitar la comprensin de las dinmicas de movimientossociales emergentes que tienen presencia en la web (Berlinguer & Wainwright, 2007), como
es el caso del movimiento estudiantil universitario que en sus primeras dos semanas de
accin pblica puso en lnea 18 bitcoras con fines de apoyo organizativo, difusin de
informacin, propaganda y consolidacin de la identidad del movimiento, en un esfuerzo
distribuido sin ningn liderazgo central distinguible. El anlisis de redes sociales tambin
parece un mtodo prometedor para identificar temas que intensifican el conflicto y temas
que facilitan el establecimiento de puentes entre distintos en el marco del debate poltico, lo
que constituye una agenda de investigacin particularmente atractiva en situaciones de
polarizacin como la que se registra en Venezuela.
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Perfil demogrfico de los usuarios de la Web
De acuerdo con los datos del estudio de Usos de Internet en
Latinoamrica 2007, realizado por la empresa venezolana Tendencias
Digitales, podemos inferir que al menos 40% de los usuarios de internet en
Latinoamrica son usuarios web 2.0, lo que abarca una poblacin de 34
millones de personas. En general, entre los usuarios web 2.0 predominan
los menores de 30 aos con estudios universitarios. La divisin por sexos
es similar a la que existe en la poblacin general; la diferencia radica en eltipo de aplicaciones y servicios preferidos por cada gnero: los hombres
prefieren la mayor interactividad que ofrecen los mundos virtuales y las
comunidades, mientras que las mujeres tienden a usar los servicios ricos
en informacin tal como las bitcoras. Chile, el pas latinoamericano con
mayor penetracin de internet (36%), es tambin el pas con ms usuarios
web 2.0 activos en juegos en lnea y en la publicacin de bitcoras.
La poblacin registrada de usuarios de internet en Venezuela escercana a 5 millones de personas (IWS, 2007). Los internautas
venezolanos son 55% sexo masculino y 45 % sexo femenino, en su
mayora menores de 50 aos, ms de 60% posee educacin superior y
65% pertenece a las clases D-E mientras que 35% proviene de las clases
A-B-C (Jimnez & Puente, 2007). Basndonos en los patrones de uso
reportados podemos estimar que 25% de los internautas venezolanos son
usuarios web 2.0 (usan bitcoras, comunidades, sms en lnea o micro-blogging, redes sociales, Flickr, YouTube, etc). Los venezolanos son ms
proclives a las compras en lnea que el resto de los habitantes de la regin
(Jimnez, 2006; TD, 2007), quizs debido al incentivo de la tasa de cambio
preferencial.
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La blogosfera venezolana en nmeros 7 mil bitcoras activas
56 mil personas participando regularmente en las conversaciones
(Cifras estimadas. Fuentes de datos: Veneblogs, To2Blogs, Blogalaxia)
El grfico muestra un corte de la blogosfera venezolana con sus conexiones a los mediosinformativos digitales venezolanos y a los foros digitales ms populares en el pas, as como alas blogosferas de otros pases de habla hispana y a los sitios de web de aplicacionescomnmente usadas por los bitacoristas.
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Plataformas, aplicaciones y servicios web 2.0
la blogosfera (conjunto formado por las comunidades nacionales o
temticas de bitcoras o weblogs) y sus servicios conexos: directorios
(To2Blogs, VeneBlogs, Blogalaxia), lectores de feeds (Bloglines,
Google Reader), servicios de bsqueda y jerarquizacin (Technorati,
BlogFlux, PubSub) y otras utilidades para enriquecer los blogs
(Feevy, Zoomclouds);
servicios y aplicaciones para compartir archivos de medios como
videos, audio y fotografas (YouTube, Flickr, LastFM);
comunidades por afinidad (MySpace, Live Journal);
redes sociales personales (Facebook, hi5, Orkut, Friendster);
redes sociales profesionales (LinkedIn, Neurona, eConozco);
marcadores de enlaces (delicious, furl, diigo);
SMS en-lnea y micro-blogging (Twitter, Jaiku, Pownce);
servicios y aplicaciones para compartir documentos y presentaciones
(Sribd, Slideshare);
documentacin y referencias colaborativas (Wikipedia, WikiSource);
sitios de promocin y recomendacin de noticias (Digg, Meneame);
webcasts, podcasts y videoblogging (blip.tv, Skypecast)
servicios de bsqueda de personas (Spock, Tagged); y
mundos virtuales (Second Life).
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Referencias
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Nota: Todas las referencias utilizadas en este artculo pueden ser consultadas en internet. Algunas de estasreferencias fueron localizadas gracias a discusiones sobre el tema presentadas en mi red de contactos
profesionales en LinkedIn.
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