Lo que el viento de las elecciones de Madrid nos dejó

Después de unos días muy ocupada escribiendo junto Antonio Delgado artículos para El Español  sobre las elecciones del 24M en Madrid,  me encuentro con un montón de datos que no han visto la luz como artículo, bien por no ser de actualidad o porque no encierran en sí ninguna historia. Como buena Diógenes digital (hoarder) me resisto que estos datos se queden en las profundidades de dropbox sin que otros ojos tan frikis como los míos puedan satisfacer muchas preguntas que nos quedan después que el viento de las elecciones pasó.

Hemos seguido en Twitter las candidaturas de Madrid, tanto para la Comunidad como para el Ayuntamiento de la capital, para los partidos y candidatos locales del  PP, PSOE, UPyD, IU y Podemos (incluyendo Ahora Madrid). Hemos analizado cómo fue la interacción de los ciudadanos con estas candidaturas tanto en difusión de tuits como en réplicas a sus mensajes, qué capacidad de difusión tuvieron las candidaturas y qué tipo de redes formaron la propagación de mensajes. Espero que estos datos aporten alguna luz a todo los que llevamos ya analizando.

¿Cómo fue la interacción entre usuarios-candidatos?

Para poder ver los distintos tipo de interacciones hemos clasificado a los usuarios que interaccionaron con las cuentas de los candidatos por su impacto y por su actividad de de la siguiente manera:

  • Altavoz: cuando el número de RTs recibidos ha sido cuatro veces mayor que el volumen de tuits emitidos. Hay tres grupos: el altavoz alto formado por los usuarios con más impacto que acapararon el 20% de los RTs, los altavoces medios son los siguientes usuarios más retuiteados que obtuvieron un 30% de los RTs y los altavoces bajos el resto
  • Networker: con actividad alta, un número de RTs recibidos superior a la media, y el número de tuis publicados-recibidos está balanceado
  • Retuiteador: con actividad alta y con más RTs que tweets propios
  • Replicador: la mayoría de sus tuits son replies. Al no aparecer la replies en los timelines, no suelen recibir RTs. En anteriores clasificaciones se consideraban como aislados, pero es más preciso denominarlos de esta manera
  • Monologista: actividad por encima de la media y el número de RTs recibidos bajo
  • Normal: resto de los usuarios que no cumplen estos patrones de comportamiento específicos

En la siguiente figura se puede apreciar la distribución de estos perfiles en los distintos partidos. Cabe destacar que el porcentaje de replicadores del PP que casi dobla al de los demás partidos.  El reply es una reacción a un tuit que puede ser positiva o negativa. Sería preciso analizar semánticamente el contenido para determinar el porcentaje de mensajes de apoyo o de rechazo. No vamos a entrar en este análisis en este momento pero es un punto interesante para analizar en un futuro. También se observa que los partidos emergentes C’s y Podemos tienen un mayor número de retuiteadores. En este caso el RT suele tener una connotación positiva, similar a  un voto de favor al tuit, por lo que los simpatizantes de estas candidaturas muestran más entusiasmo que los partidos que ya tenían representación.

¿Qué capacidad de difusión tuvieron las candidaturas?

Un método muy eficaz para medir la capacidad de propagación es el indice-h aplicado a los RTs. Este método fue propuesto por Carlos Herrera y Toni Prada en Traity. En este caso hemos calculado el índice-h de los candidatos antes de iniciarse la campaña y una vez concluida para determinar cómo se incrementó este valor. En la siguiente imagen  se puede apreciar cómo los candidatos del grupo de Podemos incrementaron más su índice-h lo que indica que sus mensajes aumentaron su impacto durante la campaña.  El resto de los partidos aumentó poco o incluso disminuyó en el caso de Antonio Miguel Carmona (candidato a la alcaldía de Madrid por el PSOE) y Raquel López (candidata a la alcaldía de Madrid por IU). Destaca por su indice-h Esperanza Aguirre, que posee una larga trayectoria en Twitter con unos seguidores muy activos.

¿Qué tipo de redes formaron la propagación de mensajes?

Las redes de difusión de mensajes en los distintos partidos no fueron muy homogéneas aunque en casi todas  ellas podemos encontrar un patrón común: una marcada diferencia entre entre las candidaturas del Ayuntamiento y de la Comunidad. Otro factor recurrente en todas las redes es la presencia de un mensaje de @ManuelaCarmena  dando las gracias tras el debate de Telemadrid a sus rivales que generó una subred en la periferia (color morado) que en el caso de PP alcanzó un tamaño considerable.

La candidatura a la Comunidad tuvo más difusión en IU (@lgm_com) y PSOE (@equipoGabilondo) con una estructura muy similar centrada en el candidato mientras que  los mensajes de candidatos al Ayuntamiento fueron menos difundidos (se decrementó su indice-h).

Por el contrario, en el PP (@esperanzaguirre) y en Podemos (@ManuelaCarmena) la batalla en Twitter fue en la Alcaldía. Ambas candidatas, de fuerte personalidad,  muestran una estructura de propagación similar: tienen una elevado porcentaje seguidores propios que difunden sus mensajes, no los de sus partidos. Esto se puede apreciar  visualmente en el grafo porque estos retuiteadores adquieren una forma de  cola de cometa ya que no tienen conexiones con otros nodos.

El caso de UPyD presenta  una red muy balanceada entre nodos el partido y los  candidatos al Ayuntamiento y a la Comunidad con fuertes conexiones entre ellos. En el caso de C’s es el partido el que acapara la propagación de mensajes quedando los candidatos poco destacados.

 

(Para ver las imágenes en su tamaño natural solo hay que pulsar en ellas)

IU UPyD
 mad_24M_iu_RTs  mad_24M_upyd_RTs
PP PSOE
 mad_24M_pp_RTs  mad_24M_psoe_RTs
Podemos  C’s
 mad_24M_podemos_RTs  mad_24M_ciudadanos_RTs

Metodología

 

API Twitter Streaming API
Fecha de recogida  Desde 2015-05-07 21:53:33 hasta 2015-05-25 23:59
Usuarios minitorizados  @EsperanzAguirre, @ppmadrid, @AntonioMiguelC, @psmadrid, @manuelacarmena, @podemosmad, @ahora_madrid, @begonavillacis, @Cs_Madrid, @davidortegaUPyD, @UPyD_Madrid, @RaquelLopezIU, @AquiMadriZ, @ccifuentes, @CCifuentes2015, @equipoGabilondo, @JoseManuel_Lop, @PodemosCMadrid, @ignacioaguado, @ramonmarcos, @UPyD_Asamblea, @lgm_com, @GPIU_Asamblea
dadaset PP  76.064 tweets de 24.773 usuario diferentes
dadaset PSOE  30.919 tuits de 4.478 usuarios difrentes
dadaset UPyD  17,257 tweets de 1.968 usuarios diferentes
dadaset IU  15.161 tuits de  2.769 usuarios diferentes
dadaset Podemos  76.635 tuits de  20.833 usuarios diferentes
dadaset C’s  17.904 tweets de 3.620 usuario diferentes
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4 Responses

  1. Gracias Alberto! Tienes razón, yo también he caído en la simplificación de juntar Podemos con AhoraMadrid por poner nombres de partidos. Le estuve dando muchas vueltas y al final lo dejé así. En el grafo queda claro que Manuela Carmena la apoya mucha gente que no tiene relación con podemos e incluso AhoraMadrid.

  2. AlberAG dice:

    Fantástico análisis como siempre rigor y accesible. Gracias! Un detalle, Manuela Carmena es la candidata de Ahora Madrid, Podemos es parte de la confluencia en la iniciativa. Son dos estilos de hacer política distintos. Algunos medios simplifican Ahora Madrid como Podemos, pero la gente ha votado a la complejidad de las iniciativas ciudadanas.

  1. julio 8, 2015

    […] Luz Congosto realizó un estudio basado en la minería de datos de las cuentas oficiales de las candidaturas políticas de Madrid […]

  2. agosto 16, 2015

    […] Luz Congosto realizó un estudio basado en la minería de datos de las cuentas oficiales de las candidaturas políticas de Madrid […]

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