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Redes sociales y comportamiento político en Chile: Twitter como indicador de opinión pública en las primarias presidenciales de 2013

Bastián González Bustamante Centro de Investigación Sociedad y Políticas Públicas Universidad de Los Lagos

Nota del Autor Bastián González Bustamante, Centro de Investigación Sociedad y Políticas Públicas (CISPO), Universidad de Los Lagos 590, 2° piso, Santiago de Chile. E-mail: [email protected] Agradecimientos especiales a Diego Soto Saldías por su apoyo en el levantamiento y codificación de datos. También agradezco a Luz Moreno Tonelli, Francisco Roa y Laura Gallardo por su apoyo en el proceso de recolección de datos. Trabajo en desarrollo. No citar sin permiso del autor.

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Resumen: Este trabajo analiza los mecanismos de replicación de los mensajes de Twitter en el contexto de las primarias chilenas realizadas en junio de 2013, de esta forma se pretende estimar la efectividad de esta red como indicador de opinión pública. Se trabaja con un conjunto de datos compuesto por los mensajes emitidos por los pre-candidatos presidenciales que se enfrentaron en primarias durante dos semanas previas a la elección. Se presenta una descripción de la actividad e impacto en la red, un análisis de emotividad y un análisis estadístico que evalúa determinantes de replicación de mensajes. Se descubre que la red es sensible a factores generales de opinión pública y que presenta patrones erráticos con respecto a sus lógicas internas, sin embargo, Twitter no se constituye como un fiel reflejo de la opinión de la sociedad, sino más bien recibe influencia de ciertos factores específicos. Palabras clave: Twitter, opinión pública, elecciones, primarias, Chile.

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1. Introducción El uso de nuevas tecnologías de información se ha intensificado tremendamente en distintas campañas electorales durante los últimos cinco años. Este es un fenómeno que parece desconocer barreras geográficas y tipos de elección, pues sucede en diversos países y además en elecciones nacionales y sub-nacionales. Lo que es común en todos los casos es el intenso uso de redes sociales online, en particular plataformas como Facebook y Twitter. Al respecto no pocos autores son lo que han considerado que ciertas redes más que herramientas de comunicación son una suerte de “balbuceo sin sentido”. Esta idea aplica particularmente a Twitter. Lo anterior implica ver a estas redes sociales más como una herramienta de branding político que como canales efectivos de comunicación entre candidatos y electores, y, posteriormente, gobernantes y gobernados. Asimismo implica considerar que estas instancias no constituyen buenos indicadores de opinión pública y que las discusiones e interacciones generadas se enmarcan en una suerte de micro-entorno virtual que no necesariamente es un reflejo de la discusión ciudadana que se da a nivel general. Existen pocos trabajos que aporten evidencias empíricas para sustentar o contradecir lo señalado anteriormente. En esta línea, el presente trabajo analiza de forma exploratoria la actividad de los pre-candidatos chilenos en Twitter durante las primarias presidenciales realizadas en junio de 2013. Se analiza un conjunto de datos de mensajes emitidos por los pre-candidatos que compitieron en primarias mediante minería de opinión, análisis de sentimientos y modelos estadísticos, ofreciendo así un panorama de la actividad e impacto y de los mecanismos de interacción y replicación en la red. 1.1. Nuevos paradigmas de opinión y el surgimiento de Twitter El clásico sentido de la opinión pública ha sido revolucionado con el avance de las nuevas tecnologías de información y comunicación, las cuales han facilitado el acceso a la información y han ofrecido espacios que implican nuevas relaciones que generan cambios en las formas y flujos tradicionales de comunicación (Hermida, Fletcher, Korell, & Logan, 2012; Shapiro, 1999). Sin duda los medios electrónicos reducen los costos de información y tienden a reducir la distancia entre los gobernantes y los gobernados o representados (Barreda, 2008; Rheingold, 2000). Lo anterior también implica una reducción entre la distancia existente entre candidatos y electores. Sin embargo, a pesar de los beneficios que significan los avances tecnológicos, particularmente el avance y la penetración de Internet, existen escépticos al respecto. Aquel escepticismo proviene de un ciberpesimismo que se presenta como una oposición a aquella suerte de ciberoptimismo asociada a la disminución de costos de información y a la disminución de brechas de representatividad. Este ciberpesimismo está asociado a la evaluación negativa del desplazamiento que generan las nuevas tecnologías sobre procesos de socialización importantes que están vinculados al compromiso cívico y político (González Bustamante, 2013; González Bustamante & Henríquez, 2012; Nie, 2011). Lo anterior podría denominarse como un “desplazamiento del cara-a-cara”.

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Es en este contexto que irrumpe el año 2006 Twitter, un servicio de microblogging que permite a los usuarios escribir en 140 caracteres un mensaje llamado tweet (Small, 2011; ver también González Bustamante, 2013). Con un crecimiento explosivo y la posibilidad de compartir de forma dinámica información entre círculos de conocidos y desconocidos, Twitter se ha posicionado de una plataforma tremendamente importante en Internet (Linvill, McGee, & Hicks, 2012; Morris, 2009; Zhao & Rosson, 2009). A pesar de que Twitter tiende a producir más información “blanda” que “dura”, es decir, más información sobre entretenimiento que información sobre asuntos públicos, política, finanzas, etc. (Horan, 2013); esta plataforma se ha convertido en una fuente de información primaria para el periodismo, llegando a marcar pautas en muchas partes del mundo, principalmente por su inmediatez que permite celeridad en la cobertura noticiosa (Ahmad, 2010; Lasorsa, Lewis, & Holton, 2012). Estudios han concluido que Twitter sirve más para difundir mensajes que para generar un debate, asimismo se tiende a generar un gran flujo de ideas en la red (Grant, Moon, & Grant, 2010; Small, 2011). Por otra parte, las interacciones en la red, al menos para el caso estadounidense, no tienden a darse en un ambiente político, esto es porque los individuos generan vínculos en base a interese generales (Himelboim, McCreery, & Smith, 2013). Se podría intuir que aquellos intereses generales corresponden a lo que Horan (2013) ha llamado información “blanda”. Por otra parte, existen un grupo de trabajos que han buscado generar predicciones electorales en base a Twitter, en especial destacan los trabajos de Tumusjan, Sprenger, Sandner, y Welpe (2010) y el de Congosto y Aragón (2012). 1.2. Una mirada al caso chileno: ¿Twitter como indicador de opinión pública? Durante las pasadas elecciones presidenciales de 2009-2010 los candidatos desplegaron distintas estrategias digitales, siendo la candidatura de Sebastián Piñera la más completa y exitosa con respecto al uso de redes sociales, particularmente Twitter, además los usuarios de esta plataforma siguieron y comentaron de forma masiva los debates televisados (González Bustamante & Henríquez, 2012, 2013). En general, de acuerdo a ciertos estudios, Chile presenta un acceso a Internet cercano al 60%, porcentaje del cual al menos un 95% usa alguna red social 1. En lo que se refiere a Twitter particularmente, se aprecia que es usado mayoritariamente por adultos jóvenes de clase alta: más del 65% de los usuarios tienen menos de 30 años y sobre el 50% pertenece a grupos socio-económicos elevados2 (González Bustamante, 2013).

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Escuela de Publicidad de la Universidad Diego Portales; Intelligenx (2013, mayo). Candidatos en Redes: Presencia y Posicionamiento de los Candidatos Presidenciales en las Redes Sociales. Recuperado el 23 de junio de 2013 desde http://www.udp.cl/noticias/detalle_noticia.asp?noticiaId=4713 2

Escuela de Periodismo de la Universidad Diego Portales (2010). Encuesta de Caracterización de Usuarios de Twitter en Chile. Recuperado el 23 de junio de 2013 desde http://www.prensafcl.udp.cl/usuariotwitter.html

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Recientemente en un trabajo que evalúa si Twitter es un indicador de opinión pública efectivo, en base al caso del arribo de Michelle Bachelet a la campaña presidencial chilena, se demuestra que la red tiene lógicas propias que a veces están alejadas de la opinión pública imperante en la sociedad (González Bustamante, 2013). En este trabajo se analiza un conjunto de datos de la actividad de los principales usuarios de la red durante dos semanas, además mediante un análisis de emotividad y un análisis de redes sociales se concluye que la mayoría de los mensajes no son favorables a la candidata y se aprecia un clúster de usuarios que emiten mensajes en su contra, en este sentido, se aprecia que Twitter no resulta un indicador de opinión pública fiable pues Bachelet ganó con amplio margen las elecciones primarias realizadas en junio, además a su arribo en marzo ya contaba con una amplio respaldo ciudadano de acuerdo a la mayoría de los sondeos de opinión. Este trabajo busca, en la línea de lo señalado anteriormente, evaluar si Twitter puede ser considerado como un indicador de opinión pública en cuanto a tópicos políticos. Para esto se analiza la actividad de los pre-candidatos presidenciales durante las dos semanas previas a las primarias legales realizadas el 30 de junio de 2013 en Chile. Se trabaja con un conjunto de datos compuesto por todos los mensajes emitidos por las cuentas de los pre-candidatos en aquellas dos semanas, sobre los cuales se realiza un análisis descriptivo que permite evaluar tanto actividad como patrones de replicación de mensajes, además se trabaja con un análisis de emotividad que permite tipificar los mensajes emitidos por los candidatos, y modelos estadísticos para analizar factores determinantes de replicación. La hipótesis de este trabajo es que en Chile, en el caso de las primarias presidenciales específicamente, los patrones de replicación de mensajes de los pre-candidatos presidenciales responden a lógicas internas de la red y no necesariamente a factores que se condigan con los niveles de adhesión política y ciudadana de dichos candidatos.

2. Método 2.1. Medición de la actividad en Twitter 2.1.1. La actividad de los pre-candidatos presidenciales Se realiza un seguimiento en base a técnicas utilizadas en trabajos recientes (Congosto & Aragón, 2012; González Bustamante, 2013), las cuales recogen datos en la línea de las aproximaciones metodológicas de Bruns y Burgess (2012) en base a la Application Programming Interface (API) de Twitter. Si bien esta técnica permite el seguimiento de la actividad de usuarios en base a palabras claves, el presente trabajo realiza un seguimiento sistemático de todo lo publicado por determinados usuarios en un período específico: la actividad de los pre-candidatos presidenciales que compitieron en las primarias chilenas de junio de 2013 en Twitter. El período se extiende desde el sábado 15 de junio hasta el domingo 30 de junio, día en que se celebraron las elecciones primarias. El conjunto de datos está compuesto por 995 mensajes (tweets) emitidos por las cuentas de los seis candidatos en competencia en las primarias. Los tweets emitidos suman un total de

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20.446 RTs, con un rango que va de cero a 398, además presentan M = 20,55 y Mdn = 12. Estos estadísticos, particularmente la diferencia entre media y mediana, sugieren que hay una serie de valores muy altos que se configuran como outliers y que seguramente tendrán que ser omitidos de los modelos estadísticos. La Tabla 1 muestra el detalle de los mensajes y sus cifras de replicación. Tabla 1. Detalle del conjunto de datos del estudio Cuenta

Tweets

RTs

@allamand

7

1.017

@Pablo_Longueira

55

2.436

@ComandoMichelle

550

8.607

@Orrego

230

3.548

@AndresVelasco

58

2.762

@jagomez

95

2.076

995

20.446

Nota. Se monitorean sólo las cuentas personales de los candidatos y no las cuentas de sus comandos o candidaturas. La excepción es el caso de Michelle Bachelet, candidata que no posee cuenta personal, por lo cual se realiza un seguimiento de la cuenta de su comando. Fuente: Elaboración propia.

2.1.2. Muestreo y precisión de la muestra Siguiendo la metodología utilizada en trabajos previos, se recogen los datos con un rango de tres a cinco días de desfase desde la emisión del tweet (González Bustamante, 2013). Esto permite dejar un margen de tiempo en el cual las cifras de replicación se pueden estabilizar. La precisión de la muestra es muy alta pues se realizó un seguimiento sistemático de todo lo publicado en las cuentas de los pre-candidatos en competencia, en este sentido, la precisión se ve más bien limitada por el período del seguimiento (15 días) y también porque se limita a las cuentas personales de los candidatos y no a las cuentas de sus comandos o candidaturas, con excepción del caso de Bachelet porque no posee cuenta personal. 2.2. Diseño de investigación Se realiza una descripción estadística del nivel de actividad e impacto. Posteriormente se realiza un análisis de emotividad en base a las Affective Norms for English Words (ANEW) (Bradley & Lang 1999; ver también Bradley, 1994; Lang, Dhillon, & Dong, 1995), particularmente utilizando el corpus adaptado al español: SPANEW (Redondo, Fraga, Padron, & Comesna, 2007; ver también Congosto & Aragón, 2012; González Bustamante, 2013). El conjunto de valores normativos que ofrece SPANEW permite posicionar palabras claves para mensajes en escalas de uno a nueve, conceptualizando numéricamente la palabra clave dentro de tres dimensiones básicas que subyacen a lo largo de distintas emociones: (a)

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valencia con rangos de no amigable a amigable; (b) excitación con rangos de calmado a excitado; y (c) control con rangos de controlado a fuera de control3. Siguiendo la metodología de trabajos previos, se codifican hasta tres palabras para cada tweet, la media entre las palabras codificadas genera los valores de valencia, excitación y control para cada mensaje emitido (ver González Bustamante, 2013). Esto permite evaluar la emotividad de cada mensaje en base a los valores presentados en la Tabla 2, ubicándolos en zonas agradables y entusiastas, neutrales, y poco amistosas y con tendencia agresiva. Tabla 2. Esquema de clasificación de posiciones en base a valencia, excitación y control Valencia Cálculo

M = 4,74

SD = 2,14

Excitación M = 5,52

SD = 1,04

Control M = 4,67

SD = 1,08

Posiciones ≥ M + SD

Muy amigable

6,88

Muy excitado

6,55

Totalmente fuera de control

5,75

≥ M + (SD ÷ 2)  < M + SD

Amigable

5,81

Excitado

6,03

Fuera de control

5,21

=M

Neutral

4,74

Neutral

5,52

Neutral

4,67

≤ M - (SD ÷ 2)  > M – SD

Poco amigable

3,67

Calmado

5,00

Controlado

4,13

≤ M – SD

Muy poco amigable

2,61

Muy calmado

4,48

Totalmente controlado

3,59

Nota: Media (M) y desviación estándar (SD) son valores de SPANEW (Redondo et al., 2007). Fuente: Elaboración propia en base a González Bustamante (2013).

Finalmente, se analizan los factores determinantes en los patrones de replicación mediante un análisis estadístico, específicamente mediante una serie de Regresiones Lineales Múltiples (RLM).

3. Resultados 3.1. Actividad e impacto en Twitter La Tabla 3 muestra la efectividad de los pre-candidatos en Twitter. De inmediato llaman la atención los candidatos oficialistas, pues con pocos mensajes emitidos logran una alta tasa

Cabe señalar que “… SPANEW logra distribuir, al igual que ANEW, los valores de sus palabras en una forma de boomerang en un gráfico con dimensiones de valencia (eje Y) y excitación (eje X) (ver Bradley & Lang, 1999; ver también Redondo et al., 2007). Esto quiere decir que las palabras con alta valencia, es decir, agradables, generalmente presentan una alta excitación, lo mismo sucede con las palabras con baja valencia; por otra parte, las palabras con valores intermedios presentan valores más bajos de excitación, es decir, la persona está más calmada –asume posiciones más neutrales–.” (González Bustamante, 2013: 9-10). 3

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de replicación. Asimismo la actividad de Velasco resulta altamente efectiva. En contra partida Bachelet y Orrego que son muy activos en la red no son tan efectivos. Tabla 3. Efectividad de los pre-candidatos presidenciales en Twitter durante las dos semanas previas a la elección Cuenta

Cantidad de RTs por mensaje emitido

@allamand

145,29

@Pablo_Longueira

44,29

@ComandoMichelle

15,65

@Orrego

15,43

@AndresVelasco

47,62

@jagomez

21,85

Fuente: Elaboración propia.

Por otra parte, durante la última semana de campaña los seguidores de las cuentas de los precandidatos crecieron notoriamente. La Tabla 4 muestra el detalle de seguidores al inicio y al final de la última semana de campaña, asimismo el Gráfico 1 muestra el crecimiento en cuanto a nuevos seguidores durante la última semana de las candidaturas de la Coalición Por el Cambio (Derecha) y de la coalición Nueva Mayoría (Centro-izquierda) respectivamente. Tabla 4. Crecimiento de las cuentas de los pre-candidatos presidenciales durante la última semana de campaña Cuenta

Seguidores 23 de junio

Seguidores 30 de junio

Crecimiento

@allamand

154.165

156.572

(+) 2.407

@Pablo_Longueira

20.395

24.411

(+) 4.016

@ComandoMichelle

15.413

17.031

(+) 1.618

@Orrego

142.315

144.246

(+) 1.931

@AndresVelasco

112.540

117.862

(+) 5.322

@jagomez

67.117

69.990

(+) 2.873

Fuente: Elaboración propia.

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Gráfico 1. Cantidad de nuevos seguidores de los pre-candidatos presidenciales en la última semana de campaña 1.800

N° de nuevos seguidores

1.600 1.400 1.200 1.000 800

600 400 200 0 23-jun 24-jun 25-jun 26-jun 27-jun 28-jun 29-jun 30-jun Junio 2013 Allamand

Longueira

Bachelet

Orrego

Velasco

01-jul

02-jul

Gómez

Fuente: Elaboración propia.

Se puede apreciar claramente que el día de las elecciones todas las cuentas de los precandidatos ganan nuevos seguidores, particularmente las cuentas de Longueira y Velasco. Esto puede darse porque fueron quienes generaron sorpresas en las primarias: el primero derrotó o a su contendor Allamand, que llevaba mucho más tiempo en campaña; el segundo porque obtuvo sorpresivamente el segundo lugar en la primaria de la coalición Nueva Mayoría (Concertación), superando a Orrego, candidato democratacristiano. Sin embargo, sin desmedro de lo señalado anteriormente, cabe señalar que los candidatos con más crecimiento en cuanto a seguidores coincidentemente son quienes tienen un mejor desempeño con respecto a la efectividad de mensajes emitidos sobre replicaciones obtenidas, descontando el desempeño de Allamand que partió con cierta ventaja al poseer la cuenta con más seguidores de forma previa. 3.2. Análisis de emotividad 3.2.1. Emotividad de los candidatos El análisis de emotividad de la actividad de los pre-candidatos muestra valores muy altos de valencia diaria, tal como muestra el Gráfico 2.

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Gráfico 2. Valencia diaria de los candidatos durante el período de medición

8,5 8

Valencia diaria

7,5

7

6,88

6,5 6

5,81

5,5 5 4,5 4 13-jun

15-jun

Allamand

17-jun

19-jun

Longueira

21-jun 23-jun Junio 2013 Bachelet

25-jun

Orrego

27-jun

Velasco

29-jun

01-jul

Gómez

Nota: El rango de la valencia diaria va desde 4,36 a 7,85; M = 6,59; Mdn = 6,63. Las líneas del gráfico (valencia = 6,88; 5,81) representan la división entre la zona muy amigable (zona superior del gráfico), la zona amigable (zona intermedia del gráfico), y la zona neutral (zona inferior del gráfico). Fuente: Elaboración propia.

En general se aprecia que los mensajes emitidos presentan un tono muy amigable o amigable, pocos casos son los que presentan un tono neutral: (a) Gómez el 19 de junio; (b) Allamand el 24 de junio; y (c) Longueira el 26 de junio. Los tonos neutrales en los dos últimos casos, concuerdan precisamente con dos hechos noticiosos: (a) el día posterior al debate televisado de la coalición Nueva Mayoría (Concertación) realizado el 23 de junio; y (b) el día 26 de junio sucedieron protestas con enfrentamientos e incidentes violentos en varios puntos de la ciudad durante la mañana, situación ampliamente condenada por el oficialismo y sus candidatos. Por otra parte, todos los candidatos presentan tendencias lineales crecientes en valencia, con excepción de Allamand. Los análisis de excitación y control también presentan patrones estables dentro de rangos positivos para cada dimensión. Situación que denota que el manejo de las cuentas es muy cuidadoso y planificado, evitando exabruptos comunicacionales. 3.2.2. Emotividad de los mensajes emitidos La gran mayoría de los tweets (n = 995) presentan valores altos de valencia y excitación, lo que sugiere que la mayoría de los mensajes transmitidos por los candidatos son en tono amigable y muy entusiasta. El Gráfico 3 muestra el detalle la valencia y excitación de los mensajes emitidos por cada pre-candidato durante el período estudiado.

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Gráfico 3. Valencia y excitación de los tweets emitidos por los pre-candidatos (n = 995)

9 5,00

6,03

8

Valencia

7 6

5,81

5 4 3,67 3

2 2

3

4

5

6

7

8

Velasco

Gómez

9

Excitación Allamand

Longueira

Bachelet

Orrego

Nota: Las líneas del gráfico (valencia = 3,67; 5,81; excitación = 5,00; 6,03) representan las divisiones entre la zona amistosa (zona alta del gráfico), zona neutral (zona intermedia del gráfico), y zona no amistosa (zona baja del gráfico) para valencia; y la zona calmada (zona izquierda del gráfico), zona neutral (zona central del gráfico), y zona excitada (zona derecha del gráfico) para excitación. Fuente: Elaboración propia.

3.3. Determinantes de replicación de mensajes A continuación se presentan distintos modelos de Regresión Lineal Múltiple (Tabla 5), los cuales explican la varianza de las tasas de replicación de los mensajes en Twitter. En estos modelos los casos outliers superan el 1% de la muestra, por lo cual se suprimen hasta la segunda iteración del primer modelo, pues más allá no se eleva la capacidad explicativa de la varianza de la variable dependiente.

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Tabla 5. Regresión Lineal Múltiple para replicación de mensajes (RTs) Variable dependiente: Replicación de mensajes (RTs)

Modelo 1

Modelo 2

Modelo 3

-0,038

--

-0,034

Excitación tweet

0,102***

--

0,057

Control tweet

-0,098**

--

-0,106**

Cantidad de seguidores del emisor

-0,455***

-0,154**

-0,185***

Proximidad de la elección (días)

0,165***

0,203***

0,207***

Menciones en la red (Abril 2013)

-0,486***

-0,185**

-0,208***

Variable Dummy: Coalición política (0 = Centro-izquierda; 1 = Derecha)

--

0,272***

0,265***

Evaluación de opinión pública (CEP 2012)

--

--

--

25,667**

5,130

21,312*

N

960

960

960

R2

0,120

0,148

0,167

R2 corregido

0,114

0,145

0,161

Valencia tweet

Constante

* Significativo p ≤ 0,1; ** Significativo p ≤ 0,05; *** Significativo p ≤ 0,01. Nota: Las cantidad de menciones se extrae del siguiente estudio: Escuela de Publicidad de la Universidad Diego Portales; Intelligenx (2013, mayo). Candidatos en Redes: Presencia y Posicionamiento de los Candidatos Presidenciales en las Redes Sociales. Recuperado el 23 de junio de 2013 desde http://www.udp.cl/noticias/detalle_noticia.asp?noticiaId=4713. La evaluación de la opinión pública es el porcentaje relativo utilizado como variable de intervalo publicado en el siguiente estudio: Centro de Estudios Públicos (2012, diciembre). Estudio Nacional de Opinión Pública N°68. Recuperado el 11 de junio de 2013 desde http://www.cepchile.cl Fuente: Elaboración propia.

Los estadísticos de colinealidad para los tres modelos presentan valores que sugieren la ausencia de multicolinealidad, siempre y cuando se excluya la variable relativa a la evaluación de los candidatos en la encuesta de opinión CEP. La variable relativa a menciones en la red presenta una fuerte correlación con la variable de evaluación de opinión pública y genera que los modelos sean más explicativos. Al omitir la variable de evaluación de opinión pública los modelos presentan estadísticos de colinealidad dentro de rangos normales. El tercer modelo es el que tiene mayor poder explicativo sobre la varianza de la replicación de mensajes en Twitter, asimismo son cuatro las variables estadísticamente significativas con distintos efectos: (a) los candidatos de derecha verifican mayor replicación de mensajes; (b) a mayor proximidad de la elección mayor replicación de mensajes; (c) a mayor cantidad de menciones en la red menor replicación de mensajes; y (d) a mayor cantidad de seguidores menor cantidad de replicación de mensajes. También tiene una significación estadística

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moderada el control en la emisión de los mensajes, en el sentido de que a mayor control menor replicación de mensajes. Resultan llamativos los efectos estadísticamente significativos de las variables relativas a cantidad de menciones, cantidad de seguidores, y control en la emotividad de los mensajes. Los dos primeros pueden obedecer a que llega un punto en que la cantidad de seguidores y las menciones resultan ineficientes en términos de adhesión, pues muchos seguidores y personas que mencionan al candidato en la red pueden ser sus opositores y lo están criticando. El efecto del control es llamativo y requiere de mayor estudio, pues sugiere que el público en la red es sensible a la desesperación del candidato, es decir, cuando lo percibe muy seguro no ve necesidad de replicar sus contenidos, sin embargo, cuando capta mensajes no tan seguros del candidato pueden percibir la necesidad de que éste necesita ayuda lo que se traduce en la replicación de contenidos.

4. Discusión y conclusiones La hipótesis inicial del trabajo referente a que en Chile, en el caso analizado específicamente, los patrones de replicación de mensajes de los pre-candidatos presidenciales responden a lógicas internas de Twitter y no a factores relacionados con los niveles de adhesión política y ciudadana de los candidatos no se comprueba. Lo anterior por dos motivos: (a) los candidatos con mayor crecimiento en la red y efectividad en la emisión de sus mensajes precisamente fueron los candidatos que generaron mayor sorpresa en la elección –con excepción del caso de Allamand que partió muy bien en la red y contaba con una ventaja comparativa inicial–; y (b) el análisis estadístico de los determinantes de replicación muestra la importancia de factores como identificación con la coalición y la proximidad del día de las elecciones para generar mayor replicación de mensajes, sin embargo, los factores “internos” de Twitter, tales como la cantidad de menciones, número de seguidores, emotividad de los mensajes, presentan patrones erráticos y poco claros que no resultan explicativos. Esto sugiere que para vislumbrar los mecanismos de replicación de esta red social online es necesario un análisis más específico y detallado, quizás utilizando análisis de redes sociales (González Bustamante, 2013). Es importante señalar que este trabajo tiene las limitaciones propias de un análisis de caso. Por otra parte, los modelos presentados tienen una capacidad explicativa relativamente baja, lo que sugiere la necesidad de perfeccionarlos incorporando o eliminando variables independientes y realizando un análisis de los residuos de las regresiones. Por otra parte, los análisis de emotividad tienden a mostrar que todos los pre-candidatos generan mensajes más bien estandarizados, una suerte de mensajes “envasados”. Esta situación denota el nivel de profesionalización que han adquirido las campañas digitales en Chile, pero también imponen una imposibilidad para que la emotividad de un mensaje pueda ser considerada como un determinante de replicación, esto debido a la homogeneidad en la emisión de los mensajes por parte de todos los candidatos. Esta situación también sugiere la utilidad de la plataforma como un medio de difusión de mensajes y no un lugar de debate (Grant, Moon, & Grant, 2010; Small, 2011). El único patrón que parece desmarcarse de esta

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lógica corresponde a los mensajes emitidos con bajo control, los cuales parecen generar una “solidaridad digital” que impulsa la replicación por parte de los adherentes cibernéticos del candidato respectivo. Los hallazgos de este trabajo sugieren que Twitter en Chile es bastante sensible a la identificación política de los candidatos, particularmente hay una clara tendencia de los usuarios a replicar los mensajes de los candidatos de derecha. Por otra parte, hay una gran sensibilidad con respecto a la contingencia, la red se dinamiza con la proximidad de eventos críticos, específicamente en este caso el día de la elección. Los factores internos de la red, tales como la cantidad de seguidores, el número total de menciones del candidato en la red, la emotividad de los mensajes emitidos, presentan patrones erráticos y no tienden a constituirse como determinantes en la replicación de mensajes. Esta situación sugiere que los mecanismos de la red son más complejos y requieren otro tipo de abordaje metodológico para su estudio. Sin embargo, a pesar de que la red es sensible a las lógicas de la opinión pública, es importante destacar que esa sensibilidad no es un reflejo total, el mismo hecho de que los candidatos de derecha sean los que presentan más efectividad en la red habla de mecanismos internos que no se condicen con la opinión pública de la sociedad. Por esto es muy importante tener cuidado en considerar la actividad en redes como Twitter como la opinión imperante en una sociedad, básicamente porque distintas evidencias empíricas tienden a mostrar que el perfil de los usuarios de Twitter corresponde a personas de clases y estratos acomodados con tendencias ideológicas y valores específicos, quienes si bien son predominantes en la red, no son representativos de la población general.

Agradecimientos Agradezco nuevamente a las personas que colaboraron en la recolección y codificación de los datos que he analizado en el presente trabajo. Además me gustaría agradecer a Gabriela Fajardo Rodríguez por su colaboración en el taller de estadística y análisis de datos que realizamos en el Centro de Investigación Sociedad y Políticas Públicas (CISPO) de la Universidad de Los Lagos, pues desde aquel taller coordiné el levantamiento de la información que utilicé en esta investigación.

Referencias AHMAD, A.-N. (2010): Is Twitter a useful tool for journalists? Journal of media practice, vol. 11 (2), 144-155. BARREDA, M. (2008): La democracia electrónica. Presentación. Revista de Internet, Derecho y Política, (6), 1-2.

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