Cómo analizar el uso de un hashtag. El ejemplo de #PrimaveraLH

Cómo analizar el uso de un hashtag. El ejemplo de #PrimaveraLH

Para realizar un análisis y seguimiento se ha de definir cual es el ámbito de estudio.

Para mostrar las posibilidades que tiene un análisis ARS de un hashtag se han recogido los datos de todos los usuarios que han utilizado #primaveralh, que es la característica que define la comunidad de estudio. Este hashtag se utilizó para dinamizar en Twitter las fiestas de primavera de L’Hospitalet de Llobregat.

La recogida de datos se realizó durante la celebración de las fiestas (del 19 al 23 de abril de 2012) con Cosmos. El análisis y visualización de los datos obtenidos se ha realizado con Gephi.

Datos de la comunidad:

  • Usuarios: 175 (cuentas de twitter que han utilizado el hashtag)
  • Relaciones: 2518 (entre diferentes usuarios de las cuales)
    • 2091 corresponden a quien sigue a quien dentro de esta comunidad
    • 427 corresponden a menciones directas o RT hechos entre ellos

Para hacer el estudio ARS se ha considerado que las relaciones entre usuarios (cualquiera de las dos) son dirigidas, es decir que tienen un origen y un destino.

Se presentan, por lo tanto, dos tipos de escenarios en los que realizar el estudio:

  • Por un lado como se estructura la comunidad que ha utilizado el hashtag en función de cómo están relacionados en Twitter (quién sigue a quién),
  • y por el otro, como lo hacen en función de qué han twitteado mencionando a quien (quién menciona a quién).

Para ambos escenarios se presentan grafos en función de dos medidas de centralidad que nos indicarán qué nodos son los más importantes en función de:

  • Quién es más relevante que se calculará con la medida de centralidad eigenvector. Esta medida nos indica quien es más popular entre los usuarios más seguidos de la comunidad.
  • Quién controla el flujo de información que se calculará con la medida de centralidad betweeness. Esta medida nos indica quién hace de puente entre comunidades o dicho de otra forma, quién tiene más usuarios que dependen de ellos para obtener información.

Relación en función de quién sigue a quién

Esta comunidad muestra como se relacionan los usuarios, quién sigue a quién, que han utilizado el hashtag #primaveraLH.

Los datos de esta comunidad son:

  • Usuarios: 175
  • Relaciones: 2091
  • Diametro de la red: 10 (es el máximo número de saltos que ha de dar cualquier usuario para llegar al usuario que tiene más alejado de si)

Los 20 usuarios más seguidos son:

  • @nuriamarinlh 60
  • @elbarradas 57
  • @twitthospi 57
  • @culturalh 56
  • @lhdigitalh 48
  • @alfonsosalmeron 48
  • @calcazar 44
  • @carlosguadian 44
  • @david_donaire 43
  • @collblanc 42
  • @felipecamposlh 42
  • @toniperaba 39
  • @psclh 39
  • @juanmapenya 39
  • @rosaalarcon 39
  • @estudiantslh 38
  • @jaumegraells 38
  • @jonatanlh 36
  • @david15lh 36
  • @cristobalcuenca 35

Los 20 usuarios que siguen más a otros son:

  • @elbarradas 64
  • @jaumegraells 64
  • @collblanc 58
  • @nuriamarinlh 55
  • @antonigarcia 54
  • @gentdelhospi 52
  • @calcazar 47
  • @culturalh 47
  • @jsclh 45
  • @twitthospi 43
  • @los25alcaldes 43
  • @rosaalarcon 41
  • @psicologolh 40
  • @jonatanlh 39
  • @david_donaire 38
  • @juanjoromerolh 36
  • @felipecamposlh 35
  • @david15lh 34
  • @totselsmatinslh 33
  • @juanmapenya 33

Quién controla la información (Betweeness)

De más a menos los 30 usuarios más importantes en este aspecto son:

  • @elbarradas
  • @jaumegraells
  • @culturalh
  • @nuriamarinlh
  • @twitthospi
  • @tonialba
  • @david_donaire
  • @loveoflesbian
  • @antonigarcia
  • @es_elnerdo
  • @collblanc
  • @sergialemany
  • @calaixwebloc
  • @calcazar
  • @totselsmatinslh
  • @toniperaba
  • @extraradi
  • @rosaalarcon
  • @gentdelhospi
  • @alfonsosalmeron
  • @rmmuga
  • @davidguerrero
  • @jsclh
  • @psicologolh
  • @lhdigitalh
  • @cesc537
  • @carlosguadian
  • @geekindignado
  • @psclh
  • @estudiantslh


Para examinar el grafo en alta resolución abrir primaveralh-relacion-betweeness.png

Para interpretar el grafo (aplicable a todos los incluidos en el análisis) se tiene que tener en cuenta dos cosas:

  • El tamaño de los nodos indica la importancia.
  • El color de los nodos indica a que subcomunidad pertenecen. Estas se calculan en función de como están establecidad las relaciones. Cuantas más conexiones en común más posibilidades de pertenecer al mismo grupo.

Se puede observar que los primero 4 usuarios pertenecen a la misma comunidad. 2 son cuentas oficiales del ayuntamiento de L’Hospitalet y las otras dos pertenecen a la Alcaldesa y al concejal de cultura.

Fijaros en la parte superior derecha, se puede apreciar claramente que es un grupo mucho más entrelazado entre sí. Mayoritariamente el grupo de color malva.

Quién es más relevante (eigenvector)

De más a menos los 30 usuarios más importantes en este aspecto son:

  • @twitthospi
  • @alfonsosalmeron
  • @felipecamposlh
  • @nuriamarinlh
  • @elbarradas
  • @juanmapenya
  • @carlosguadian
  • @calcazar
  • @david_donaire
  • @david15lh
  • @mbrinquis
  • @collblanc
  • @rosaalarcon
  • @psclh
  • @juanjoromerolh
  • @estudiantslh
  • @jonatanlh
  • @culturalh
  • @cristobalcuenca
  • @lhdigitalh
  • @toniperaba
  • @amadeolh
  • @jsclh
  • @totselsmatinslh
  • @merche_garc
  • @rmmuga
  • @jaumegraells
  • @psclhest
  • @associaciojis
  • @nandisanchez


Para examinar el grafo en alta resolución abrir primaveralh-relacion-eigenvector.png

En este caso el grupo de nodos relevantes aumenta considerablemente debido a la densidad que existe en las relaciones, sobre todo como se comentaba en el grupo anterior entre el sub-grupo de color malva.

El único usuario que continua en el grupo de cabeza es la Alcaldesa de L’Hospitalet y se incorporan otros como un concejal de la ciudad (@alfonsosalmeron) y la cuenta de twitter de @twitthospi que organiza encuentros en la ciudad con aspectos relacionados con twitter y L’Hospitalet.

Relación en función de los tweets, menciones y RT

Esta comunidad refleja los tweets emitidos por los usuarios publicados por los usuarios que han utilizado #primaveraLH y que las relaciones se definen por las menciones y RT recibidos entre ellos.

Los datos de esta comunidad son:

  • Usuarios: 175
  • Relaciones: 427
  • Diámetro de la red: 11

Al bajar el número de relaciones existentes entre los usuarios el máximo número de saltos que hay que dar entre dos usuarios ha aumentado en 1.

Los 20 usuarios que han recibido más menciones son:

  • @loveoflesbian 34
  • @mendetzbcn 31
  • @nuriamarinlh 28
  • @tonialba 26
  • @culturalh 24
  • @twitthospi 18
  • @jaumegraells 16
  • @psclh 13
  • @joventutlh 10
  • @elbarradas 9
  • @calcazar 8
  • @mkinyu 7
  • @antonigarcia 7
  • @lhdigitalh 6
  • @totselsmatinslh 6
  • @david_donaire 6
  • @rosaalarcon 6
  • @ricastron 6
  • @xaviertl 5
  • @jlhernandez1961 5

Los 20 usuarios que más menciones y RT han hecho son:

  • @culturalh 37
  • @twitthospi 18
  • @jaumegraells 14
  • @felipecamposlh 11
  • @martorellpsi 10
  • @tonimartorell1 10
  • @jlhernandez1961 8
  • @psicologolh 7
  • @hips3 7
  • @rosaalarcon 6
  • @neettaah 6
  • @jonatanlh 6
  • @lhdigitalh 5
  • @antonigarcia 5
  • @gisejane 5
  • @recandclick 5
  • @davidcv91 4
  • @afrikawinslet 4
  • @elisabethlh 4
  • @rraquer 4

Quién controla la información (Betweeness)

De más a menos los 30 usuarios más importantes en este aspecto son:

  • @culturalh
  • @lhdigitalh
  • @mkinyu
  • @tonialba
  • @montsant_
  • @marta_abella
  • @loveoflesbian
  • @twitthospi
  • @jaumegraells
  • @felipecamposlh
  • @jonatanlh
  • @jlhernandez1961
  • @martorellpsi
  • @elisabethlh
  • @afrikawinslet
  • @antonigarcia
  • @joventutlh
  • @rraquer
  • @rosaalarcon
  • @tasnim_aslam
  • @guaca
  • @rosasolsona
  • @ricastron
  • @mendetzbcn
  • @marianoporras
  • @nuriamarinlh
  • @tonimartorell1
  • @calcazar
  • @alfonsosalmeron
  • @gegantsdelpi


Para examinar el archivo en alta resolución abrir el archivo primaveralh-tweet-betweeness.png

El único usuario que se mantiene entre los cuatro primeros, si comparamos este grupo con el basado en quién sigue a quién es @culturalh

Tiene importancia que esta cuenta, @culturalh, sea la más relevante ya que es la cuenta oficial del área que ha organizado las fiestas de primavera de LH y la que ha impulsado el uso del hashtag #primaveralh. Se define por lo tanto como el principal referente en cuanto a la difusión de la información de las fiestas llegando a grupos poco interconectados entre sí.

También se puede observar que @lhdigitalh la cuenta oficial de los medios de comunicación del ayuntamiento ocupa el segundo lugar.

Otro aspecto a resaltar es que la zona en la que la densidad de relaciones es mayor se ha desplazado en relación con el grupo definido en función de quién sigue a quién. Ya no es el grupo de color malva. Esto nos indica que no necesariamente los usuarios que más se siguen unos a otros se leen más, o se mencionan más entre ellos. La causa puede ser que muchos usuarios pueden haber seguido y mencionado a otros gracias al seguimiento del hashtag, o sencillamente que hay grupos que aunque tengan menos lazos entre ellos se tienen más como referentes, se leen más y por lo tanto se mencionan más.

Quién es más relevante (eigenvector)

De más a menos los 30 usuarios más importantes en este aspecto son:

  • @culturalh
  • @jaumegraells
  • @tonialba
  • @joventutlh
  • @elbarradas
  • @twitthospi
  • @calcazar
  • @loveoflesbian
  • @jmsolias
  • @lhdigitalh
  • @jlhernandez1961
  • @antonigarcia
  • @jonatanlh
  • @salinerilh
  • @guaca
  • @totselsmatinslh
  • @marta_abella
  • @marianoporras
  • @gloriaherance
  • @rosaalarcon
  • @felipecamposlh
  • @mkinyu
  • @ricastron
  • @elisabethlh
  • @rosasolsona
  • @xaviertl
  • @gegantsdelpi
  • @psclh

Para examinar el grafo en alta resolución abrir el archivo privameralh-tweet-eigenvector.png

Pese a la diferencia con el primer grupo observado (quién sigue a quién en función de betweeness) ya que ni son las mismas relaciones, ni el mismo cálculo, cuatro de los 5 primeros usuarios repiten posición. Lo que nos indica que aquellos usuarios que mejor posición relacional tienen en una comunidad, tienen más posibilidades de ser mencionados o RT por los usuarios más relevantes de la comunidad.

Conclusiones

  • Es importante seguir y ser seguido, pero es más importante que estas relaciones supongan puentes entre diferentes grupos. Cuanto más “puente” se sea, la posición será más estratégica y por lo tanto se conseguirá hacer llegar más lejos la información. Por ejemplo el grupo malva está muy interelacionado pero entre ellos, no hay casi puentes fuera de su propia comunidad, por lo tanto tienen mucha dependencia para que les llegue información de fuera de su propio grupo.
  • Es importante seguir y ser seguido, pero hay que hacerlo con usuarios relevantes, clave. Cada uno dentro de su comunidad. No es lo mismo ser mencionado o RT por un usuario que tenga una comunidad poco activa a su alrededor, que otro que serlo por otro que se relacione intensamente y consiga reacciones/conversaciones a sus publicaciones. No es una cuestión de cantidad, sino de calidad. La estructura de las comunidades de los usuarios puede ayudar a definir quienes pueden conseguir mejores resultados. Aquellos que tengan a su alrededor comunidades muy entrelazadas conseguirán generar mucho más eco que los que tienen multitud de usuarios a su alrededor que no se relacionan mucho entre ellos.
  • Es importante ser mencionado, pero también hay que mencionar. Cada mención recibida o hecha supone un flujo de información que hay que cuidar. Pero como en las relaciones, hay que cuidar aquellas conversaciones que establezcan puentes. No sirve de nada tener una buena posición en cuanto a seguidos y seguidores sino se conversa, menciona o redistribuye información. Los canales son importantes, pero hacer fluir la información por esos canales más todavía.
  • Hay que ser consciente de en qué grupo estamos, pero también de con qué grupo tenemos una relación activa, pero sobre todo con qué usuarios “relevantes” tenemos esa actividad. Podemos establecer conversaciones/menciones/RT que pueden ser importantes sin necesidad de haber establecido previamente seguimiento con esos usuarios. A la hora de difundir la información es muy importante estar atento no sólo al timeline, también se ha de realizar un filtrado de contenidos, en este caso por el hashtag utilizado. La relevancia de esos usuarios puede ayudar a generar nuevos puentes relacionales. Este punto hace referencia directa al siguiente punto.
  • Hay usuarios que adquieren relevancia en determinadas comunidades con un carácter temporal y muy volátil. Por ejemplo en el grupo analizado hay dos usuarios que tienen cierta relevancia como son @tonialba y @loveoflesbian, pero sólo en este contexto y sin continuidad para el desarrollo de la comunidad de promoción cultural en LH. Uno por el protagonismo adquirido en la jornada de presentación de las fiestas y el otro por ser uno de los conciertos estrella. Sólo lo que arrastran por sus propias comunidades adquieren esa relevancia, pero no precisamente de usuarios integrados en la ciudad y su consumo cultural. No por ello hay que desdeñarlos, hay que aprovechar la visibilidad que puedan dar.

83 comentarios en «Cómo analizar el uso de un hashtag. El ejemplo de #PrimaveraLH»

    1. Hola Ramon, Cosmos es una herramienta de pago, si estás interesado en ella dímelo y miramos de concertar una demo para que puedas ver todas las posibilidades que ofrece. Si te parece puedo contactar contigo a través de email.

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