La exposición a la información o a comportamientos e ideas de nuestros contactos condiciona nuestras actitudes y percepciones, y nos empuja a comportarnos de una manera muy distinta a como lo hubiéramos hecho si fuéramos individuos aislados de la sociedad.

Las redes sociales juegan un papel crucial en la mayoría de las actividades diarias que llevamos a cabo: las utilizamos para mantenernos informados de la actualidad y como vía de comunicación con familiares y amigos, y como consecuencia, influyen en nuestro comportamiento y manera de pensar. El estudio de la influencia social, la difusión o contagio de ideas e información, términos frecuentemente utilizados indistintamente, pero con matices diferentes en cuanto a los mecanismos que los producen, trata de determinar cómo las interacciones entre individuos moldean las decisiones de éstos y su comportamiento. La exposición a la información o a comportamientos e ideas de nuestros contactos condiciona nuestras actitudes y percepciones, y nos empuja a comportarnos de una manera muy distinta a como lo hubiéramos hecho si fuéramos individuos aislados de la sociedad.

El rápido crecimiento de las redes sociales durante la última década ha provocado más del 40% de la población mundial haga uso de ellas en 2018. Este escenario es ideal para el estudio del comportamiento humano, gracias al fácil y rápido acceso a datos sobre los usuarios, su actividad y sus contactos. Cualquier organización o individuo con un ordenador, conocimientos básicos de programación y un poco de tiempo, puede acceder a esta información. Desde un punto de vista científico, estas tres perspectivas (usuarios, actividad y contactos) son cruciales para el estudio de la propagación de la información en la sociedad.

Anteriormente, a finales del siglo pasado y comienzos de éste, los científicos debían conformarse con modelos teóricos y simulaciones por ordenador, dado que los datos experimentales eran muy limitados. Las principales aproximaciones al estudio de la propagación de ideas eran dos: los threshold models (o modelos de umbral) y la dinámica de rumores. En ambos casos, el mecanismo de contagio se produce cuando un individuo inactivo o ignorante (respectivamente) decide si adoptar un nuevo comportamiento o idea en función de la actitud de sus contactos. Las simulaciones teóricas dependían en gran medida de la topología de la red (¿tienen todos los usuarios el mismo número de contactos en promedio, o por el contrario existen usuarios superconectados mientras que otros simplemente tienen unos pocos seguidores?) y experimentalmente se carecía de esta información. Ahora, sin embargo, dicha información es conocida y podemos combinar modelos teóricos y datos empíricos con la esperanza de aproximarnos un poco más al conocimiento de la influencia social y la difusión de ideas.

Un ejemplo es el estudio de los influencers (aquellos usuarios que “tienen una influencia potencial sobre su interlocutor o audiencia»), principalmente en el contexto de marketing y comunicación, e incluso existen herramientas dedicadas específicamente a localizar a dichos influencers, utilizando para ello métricas como el ratio de engagement, es decir, cuántos nuevos followers gana un usuario al día, o su ratio de retuits. Sin embargo, no hay que olvidar que las redes sociales también han permitido a lo largo de su historia la comunicación y propagación de ideas entre sus miembros desde un punto de vista más conversacional.

Buena prueba de ello son los diversos movimientos sociales online, del que quizás el ejemplo más conocido es la Primavera Árabe, en la que un conjunto de protestas y manifestaciones en defensa de la democracia y los derechos sociales expulsó a diversos gobernantes en Túnez, Egipto, Libia y Yemen. Dichas protestas comparten el uso de redes sociales como medio de autoorganización, comunicación y concienciación de la situación social y los intentos de los estados de represión y censura. En este contexto sería incompleto definir la influencia simplemente como el número de seguidores o retuits de un usuario en una red social, dado que en la mayoría de los casos no se retransmite el contenido exacto e invariable de un mensaje, si no que cada usuario aporta su punto de vista sobre el tema de debate.

Entonces, ¿cómo podemos determinar quiénes son los usuarios influyentes en este ámbito? Una aproximación son los modelos de “cascadas de información”, centrados no tanto en la repetición de un contenido fijo si no en el patrón de actividad de los usuarios. Estos modelos asumen que si dos usuarios están conectados y el segundo envía un contenido en un tiempo posterior a un mensaje enviado por el primero (dentro de un cierto límite temporal), entonces el comportamiento del segundo está motivado por el primero. Obviamente, cuando se aplican estos modelos a datos experimentales provenientes de redes sociales es necesario filtrar por temática, es decir, necesitamos restringirnos a un tema de debate en particular, tarea que no es necesariamente complicada, ya que numerosas redes sociales permiten el uso de hashtags, que los usuarios utilizan para resumir el contenido de sus mensajes.

 

Twitter y el 15 M

Un ejemplo de la aplicación de estos modelos a datos experimentales fue un estudio de la red social Twitter en el contexto del movimiento 15M en España (2011), donde  se recogió actividad de distintos usuarios filtrada por los hashtags más relevantes del movimiento (#15M, #democraciarealya, #acampadasol, #spanishrevolution, etc). Partiendo de la topología de la red, es decir, de las conexiones entre los usuarios, y de sus patrones de actividad, se observó que las cascadas de información mostraban un comportamiento heterogéneo, es decir, una gran fracción de ellas eran de pequeño tamaño (involucraban a pocos usuarios en comparación con el tamaño de la red) mientras que una pequeña fracción de las comunicaciones eran capaces de llegar a una fracción macroscópica de usuarios.

Por otro lado se estudió la distancia media de una cascada, es decir, cuán lejos era capaz de llegar desde el usuario que la inició, medido en términos del número de usuarios que intervinieron en ella, y su supervivencia en el tiempo. Se observó que aquellos usuarios que generaban las cascadas de información más persistentes y distantes no eran aquéllos con el mayor número de seguidores, quienes por el contrario normalmente actuaban como cortafuegos de la información, sino aquellos con un número más modesto de contactos pero que, por el contrario, se encontraban en posiciones estratégicas de la red.

Influyentes ocultos con pocos seguidores pero una localización clave son capaces de involucrar a muchos usuarios

Esto indica que los usuarios superconectados (celebrities o personajes públicos con un gran número de followers) pueden ser muy efectivos en términos de hacer llegar sus mensajes a un gran número de seguidores de forma instantánea, pero por lo general no producen discusiones duraderas en el tiempo y el espacio. Por el contrario, los primeros suelen ser personas anónimas y se les denomina influyentes ocultos, ya que no destacan por su gran número de seguidores pero su localización clave en la red y su actividad les hacen capaces de involucrar a un gran número de usuarios.

Estas posiciones clave suelen corresponder a puntos de unión de dos o más comunidades (grupos de usuarios fuertemente cohesionados), y dado que la mayoría de las cascadas de tamaño medio y pequeño generalmente nacen y mueren dentro de la misma comunidad, lo que sugiere la existencia de cuellos de botella en el proceso de propagación, dichos puntos de unión corresponden a localizaciones privilegiadas.

Influencia de las características psicológicas y de contagio con el mundo offline

Los modelos sociales pueden también proporcionar conocimiento de los fundamentos microscópicos, es decir, las características psicológicas o cognitivas que hacen que los individuos decidan formar parte de una cascada. Hay numerosos progresos en este aspecto en campos como la psicología experimental o la neurociencia, que sugieren que las emociones y los sentimientos juegan un papel relevante para que una determinada idea o comportamiento se convierta en un fenómeno global.

También queda por realizar un estudio más profundo para entender los efectos que tiene en el mundo real u offline el contagio o difusión online. Algunos procesos, como la propagación de una epidemia en un videojuego, no tendrán relevancia en el mundo real, pero otros, como el movimiento 15M, pueden y seguramente tienen un impacto en nuestras acciones cotidianas.  A la inversa, los eventos offline también influyen en el comportamiento online, ya que las redes sociales reflejan la exposición de los individuos a una fuente de contagio externa y, por lo general, común.

Poco se conoce a este respecto sobre los mecanismos de transferencia entre ambos mundos, y sin embargo es crucial para un entendimiento más profundo de la manera en la que los individuos planeamos nuestras acciones.

Raquel Álvarez

Este articulo se publicó originalmente en CTXT

Raquel Álvarez hizo la tesis doctoral en el BIFI (Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas complejos) sobre el comportamiento de redes sociales y propagación de información. Ha estudiado fenómenos sociales como el 15M y las revueltas árabes. Trabaja en Oxford en OxSonics Ltd. como desarrolladora de software.