La era de las redes sociales

Las redes sociales ofrecen una mina de oro de la información a la simple espera de ser explotada. Por primera vez, las relaciones humanas, los comentarios y las actividades se documentan de manera pública en plataformas como Facebook y Twitter. Salvando los reparos sobre la privacidad, nunca antes ha sido tan fácil saber qué piensa la gente, qué le gusta y con quién está conectada. Los contenidos de los foros de la red y los comentarios individuales realizados en blogs y en sitios de noticias sirven ahora como una fuente de feedback para los investigadores de mercado, quienes usan estos canales para analizar las reacciones de los consumidores, y a veces para "tercerizar masivamente" (o crowdsource) las innovaciones y soluciones.  A un nivel más avanzado, los datos de la red pueden emplearse para predecir las probabilidades a corto plazo en temas tales como finanzas,  economía o política.

En Tailandia, por ejemplo, el partido político recientemente electo usó agresivamente las redes sociales en su campaña electoral.  Sin embargo, en otro país del sudeste de Asia, se vio que los candidatos que eran más activos en el uso de los medios sociales no fueron votados en la elección general de Singapur de 2011. Esto ha llevado a los académicos a argumentar que las respuestas en línea están sobrevaluadas y que son sumamente inexactas. ¿O sí son exactas? "Así como la gente deja sus huellas en la arena, ahora que interactúan mucho más entre sí,  dejan en la red las huellas digitales de sus interacciones", dijo Michael Macy, profesor de Sociología de la Universidad  Cornell,  en la 3a. Conferencia Internacional de Informática Social (SocInfo 2011), organizada por la Escuela de Sistemas de Información (School of Information Systems -SIS) de la Universidad de Gestión de Singapur. Macy ilustró su opinión con un estudio a gran escala sobre el sentimiento y el humor en Twitter. A través de su estudio, se puede demostrar, por ejemplo, la cantidad de personas que son más propensas a tuitear durante el fin de semana, y predecir que la mayoría de estos tuits serán más positivos.

No son muchos los estudios realizados sobre los usuarios de medios sociales en Asia - a pesar de la alta penetración de internet en la región y de la popularidad generalizada de los sitios de redes sociales. Recientemente se notó que los habitantes de Singapur pasan cerca de 80% más de su tiempo en Facebook que los británicos y los estadounidenses.

A decir verdad, los investigadores en estas áreas tendrán que enfrentarse a numerosos desafíos. En primer lugar, el uso de internet sigue siendo disparejo en la región. Puede que un tercio de la población china tenga acceso a internet, pero el contraste es sorprendente entre los centros urbanos y las zonas rurales. Por lo tanto, los estudios solo reflejarían los intereses de la población educada y de mayor poder adquisitivo. En segundo lugar, los análisis dentro de la región tendrán que tomar en cuenta a los equivalentes locales de Twitter y Facebook.

Desafíos para la investigación

Las comparaciones no serán válidas si se ignora la multitud de sitios web, como Renren, Pengyou, Tudou o Weibo - todos populares en las redes sociales de China. Con más sitios para entender y estudiar, los investigadores también tendrán que preocuparse por la neutralidad y los parámetros de comparación.

Podrá esperarse que el análisis del sentimiento sea también más duro en Asia debido a las mayores restricciones a la libertad de expresión. Por lo tanto, la lectura entre líneas se vuelve más importante para aquellos que desean descifrar la información.

La interpretación sin un conocimiento previo de la cultura llevará a imprecisiones en el análisis. "Si los investigadores no toman en cuenta los matices y modismos locales, van a interpretar erróneamente o van a omitir información relevante para sus hallazgos" señala Lim Ee Peng, profesor de Sistemas de Información del SIS y codirector del Living Analytics Research Centre de la universidad. "Además, los asiáticos, especialmente los que viven en países en desarrollo, usan sus teléfonos celulares principalmente para conectarse a los medios sociales. Los mensajes a través de estos teléfonos son por lo tanto más breves y más simples que los que aparecen en blogs e e-mails; y en ocasiones repletos de abreviaciones y errores", agregó. Esto presenta desafíos, especialmente para un software de análisis de contenido. También es interesante señalar que el concepto asiático sobre la ‘amistad' en los medios de comunicación sociales  puede ser bastante diferente al de Occidente. Hay estudios que demuestran que los usuarios de Facebook en Singapur, Filipinas y Malasia son más activos que los del resto del mundo. La reciprocidad en el intercambio social entre los chinos podría también provocar más amistades entre los usuarios chinos.

Su uso en los negocios

Como son cada vez más los consumidores que leen las reseñas profesionales y los comentarios de los consumidores en línea antes de tomar cualquier decisión de compra, las empresas no pueden darse el lujo de no abordar las inquietudes de los clientes. Si bien los comentarios virtuales son a menudo subjetivos, o peor aún, plagados de segundas intenciones y lógica equivocada, los estudios han demostrado que aun estos mensajes  pueden tener algo que ofrecer. 

Los estudios pasados han demostrado que la sola cantidad de historias y comentarios en línea pueden estar indicando la recepción general de los consumidores hacia una propuesta de negocio. Y, nos guste o no, las redes sociales van a reforzar las opiniones a través de la repetición agilizada.

El análisis del sentimiento también aplica al mundo de las finanzas. Los investigadores han podido explicar movimientos del mercado financiero observando los foros de finanzas y los sitios de noticias de negocios. Fuera de los laboratorios de investigación académica, algunos operadores ya usan un software para analizar extensiva e intensivamente los datos en línea, desde los feeds de Twitter hasta las noticias, para poder estar un paso delante de su competencia.

Un fenómeno reciente, la minería de datos financieros representa una de las muchas herramientas cuantitativas que predicen los movimientos de precio de las acciones con complejas fórmulas matemáticas. Este tipo de uso de la tecnología ha generado lo que se conoce como la negociación de alta frecuencia. El primer paso de la minería de datos financieros es reunir y seleccionar el abundante material que aparece en línea. Comienza con los canales de comunicación corporativos, sigue con las noticias de finanzas y las investigaciones analíticas en el tema para después recurrir a los comentarios individuales en blogs y foros.

El análisis de la cobertura de los medios ha sido importante en el intento por predecir los cambios en el precio de las acciones. Victor Lavrenko, uno de los pioneros en el análisis de noticias de finanzas, halló que las palabras clave sobre una empresa pueden influir en la dirección de los precios de las acciones. Otro investigador, Paul Tetlock, descubrió que el pesimismo inusualmente alto o bajo en los reportes de los medios puede predecir altos volúmenes de operación de mercado.

Dos profesores, H. Chen y R. Schumaker, desarrollaron un programa llamado Financial Text System (AZFinText) que utiliza técnicas de la lingüística, las finanzas y la estadística para predecir los precios posibles de las acciones en menos de 20 minutos después de la publicación de una noticia.

Si bien el programa no puede ciertamente leer el texto como un operador humano, analiza grandes cantidades de información muy rápidamente. En un test realizado en 2005, el programa AZFinText superó a la mayoría de los operadores, con una exactitud direccional de más de 71%. Hsinchun Chen, profesor que lidera el laboratorio de inteligencia artificial de la Universidad de Arizona -dedicado al estudio de las noticias sobre Wal-Mart publicadas en The Wall Street Journal, Yahoo! Finanzas (información y comentarios) y en los foros (empleados, gremios y gestión)-, halló que existe una correlación directa entre el sentimiento y los retornos accionarios y el volumen de operaciones al día siguiente de la aparición de una noticia. Además, mientras más largos, numerosos y negativos sean los mensajes, las acciones se tornan más volátiles y se comercializan más. Chen comentó que si bien la cantidad de mensajes puede  dar una idea sobre la volatilidad,  sigue siendo difícil predecir los retornos.

En definitiva, los errores de operaciones automatizadas pueden generar pérdidas lo suficientemente grandes como para borrar las ganancias anteriores. Hasta que llegue el día en el que el análisis del sentimiento logre vencer a los operadores en su juego, es posible que continúe la investigación para perfeccionar estas bolas de cristal new age.

4 DESAFÍOS A CONSIDERAR AL MEDIR REDES SOCIALES Las RS no son heterogéneas, por lo tanto hay que tomar en cuenta los siguientes elementos antes de analizar sus contenidos: ● El uso de internet sigue siendo disparejo en la región. ● Los análisis dentro de la región tendrán que tomar en cuenta a los equivalentes locales de Twitter y Facebook. ● Tendrán que preocuparse por la neutralidad y los parámetros de comparación. ● La interpretación sin un conocimiento previo de la cultura llevará a imprecisiones en el análisis.