El año pasado publiqué puntualmente el 31 de diciembre el Twitter-line 2011, este año no ha sido posible porque en las vacaciones de Navidad los servidores de la Universidad Calos III se apagaron por los recortes. Gracias a mi amigo Luis Marmisa y al DIT de la UPM he podido recoger los tweets en este periodo y no se ha perdido nada. Me ha costado un poco volver a poner todo en su sitio pero nunca es tarde si el resumen es bueno.

Este año el Twitterline se ha centrado en eventos de repercusión social, dejando de lado los eventos deportivos, para dar una visión de la reacción de la población española ante las decisiones políticas o ante los escándalos de corrupción. Para mayor claridad se han separado los resúmenes en dos grupos, el primero llamado Barómetro Social, que se detalla en este post, compara la repercusión que han tenido las diferentes protestas contra las decisiones políticas. El segundo titulado Escandalómetro, que se publicará a continuación, contrasta el malestar que despiertan los distintos casos de corrupción.

Barómetro Social

Los recortes han sido la mayor preocupación ciudadana y la que ha generado más manifestaciones durante todo el año. La prima de riesgo que alcanzó valores alarmantes en el mes de Julio, dio lugar a que se hablase del rescate pero no ha tenido mucho protagonismo en Twitter. El 25S, una protesta organizada en la Red para rodear el Congreso, acaparó el interés ciudadano durante el mes de septiembre. La manifestación de la Diada, reavivó el debate sobre la independencia de Cataluña.

La siguiente imagen interactiva muestra el Twitterline 2012 de usuarios y el del volumen de tweets. A continuación se indica qué ocurrió en los días de mayor actividad y cual fue el tweet más difundido (en algunos casos estaba borrado y se ha tomado el siguiente).

(Interactividad: Los botones azules situados en la esquina superior izquierda permiten conmutar la gráfica de los usuarios por la del volumen de tweets y viceversa. Pasando el ratón por la gráfica aparecerán los valores numéricos de los elementos de las leyendas. Para hacer zoom, pulsar botón izquierdo del ratón y arrastrar. Para eliminar el zoom, hacer doble click).

Las elecciones al Parlamento Catalán del 28N de 2010 fueron las primeras que monitoricé en Twitter, desde entonces he seguido capturando tweets de las  cinco convocatorias a las urnas en España: 22M Municipales y Autonómicas, 20N Nacionales, 25M Andalucía, 21O Gallegas y Vascas y 25N Catalanas. Estos datasets pueden aportar luz sobre cómo evolucionamos en Twitter, qué papel tienen las redes sociales en las campañas y puede que algún día ayuden a predecir los resultados electorales.

Aún estamos lejos de que Twitter sea una alternativa a las encuestas pero en este momento es posible contrastar lo que ha ocurrido entre las elecciones del 28N del 2010 y las que acaban de realizarse el 25N, dos años en la era Twitter. La comparación se va a realizar respondiendo a estas preguntas: cuánto (la participación), cómo (el tipo de campaña), qué (qué se dijo), dónde ( la localización de los tweets) y con qué (los dispositivos o aplicaciones desde las que se tuiteó).

¿Cuánto?

En las elecciones del 2010 recolecté 104.156 tweets de 16.140 usuarios diferentes mientras que en las elecciones pasadas obtuve 1.153.450 tweets de 217.515 usuarios únicos. En dos años se ha multiplicado el número de tweets por 11 y el de usuarios por 13.

En las siguientes gráficas se muestra la participación de los usuarios en ambas campañas

#28N 2010

#25N 2012

(Pulsar en cada una de las imágenes para acceder su correspondiente gráfica interactiva )

Se observa un patrón similar de participación en ambas convocatorias. Se produjo una primera subida el día del debate, siendo el día de las elecciones el de máxima actividad. En el 2010 el pico fue de 23.298 tweets de 6.904 usuarios mientras en el 2012 se alcanzaron casi 120.000 tweets de 72.500 usuarios. En el #25N ha crecido espectacularmente el número de personas pero ha bajado la media de tweets per cápita de 6,4 en el #28N al 5,3 en el #25N.

¿Cómo?

En el 2010 eran pocos los políticos que tenían cuenta en Twitter y las campañas estaban basadas en los partidos. En estas elecciones del 2012 ha habido un cambio de tendencia y todos los candidatos tenían su perfil en Twitter, aunque alguno de ellos estaba inactivo.

#28N 2010

#25N 2012

(Pulsar en cada una de las imágenes para acceder su correspondiente gráfica interactiva )

Como se puede observar los candidatos de ERC fueron los más mencionados durante el debate en  ambos años pero el candidato de este año ha mantenido un nivel muy alto de menciones hasta el final de la campaña. Esta curva me hizo pensar que estas menciones a ERC se podrían traducir en votos, como dije en Twitter el 23 de noviembre.
Empiezan a adquirir importancia la cuentas de los candidatos que incrementan sus menciones un orden de magnitud mientras que los partidos solo 5 veces más como se puede ver en la siguiente imagen.

#28N 2010

#25N 2012

(Pulsar en cada una de las imágenes para acceder su correspondiente gráfica interactiva )

¿Qué?

Las siguientes imágenes recogen las palabras más frecuentes de en los tweets en ambas elecciones. Se observa como en el #25N aparecen más palabras en castellano y que la palabra “independència” adquiere más relevancia así como “Espanya“, “España” y “Cataluña“. En dos años el discurso se ha dividido en el uso del idioma.

#28N 2010

#25N 2012

¿Dónde?

Pulsando en los botones de #28N y #25N se puede ver la ligera variación del origen de los tweets.

Los tweets provienen principalmente de Barcelona aunque se aprecia que en el #25N han aumentado los de Madrid , Sevilla, Valencia y Gerona.

¿Con qué?

En solo dos años se ha impuesto el uso de los móviles para tuitear. La penetración de Android es espectacular y parece que va ganando la partida al iPhone mientras que la Blackberry pierde cuota. Hay un claro retroceso en las aplicaciones de escritorio como TweetDeck y HootSuite. Se aprecia el uso incipiente del iPad.

Conclusiones:

• ¿Cuánto? Participan más personas pero con menos intensidad
• ¿Cómo? Hay una tendencia a realizar una campaña basada en el candidato
• ¿Qué? Aflora la palabra independència pero también se menciona más a España
• ¿Dónde? Desde Cataluña, con alguna participación de las grandes ciudades como Madrid, Valencia y Sevilla
• ¿Con qué? Con el móvil, la mayoría de ellos Android, seguidos por los iPhone

En los años sesenta se creó  la codificación ASCII para representar texto en los ordenadores. La codificación se basaba en  7  bits lo que permitía configurar hasta 127 caracteres: los números, las letras mayúsculas y minúsculas y un pequeño conjunto de símbolos especiales. Nunca con tan pocos caracteres se hizo tanto. Además de su uso en los ordenadores dio lugar al arte ASCII con el que se han hecho y se hacen maravillas. Pero la codificación ASCII se quedó corta cuando empezaron a cobrar importancia las interfaces gráficas en distintos idiomas y múltiples alfabetos. Una de las soluciones a esta escasez de códigos  fue el standard Unicode que está muy extendido y es capaz de representar cualquier tipo de alfabeto salvo el Klingon:-).

La codificación Unicode proporciona más símbolos  y por tanto más posibilidades para diseñar imágenes,  pero curiosamente se ha desarrollado sobre  todo en Twitter, con el desafío de realizar gráficos en 140 caracteres.  Si se busca el hashtag #art140 se puede comprobar hasta donde llega la imaginación y el dominio del diseño con códigos Unicode.

Pero  además del arte, los Unicode pueden tener un uso práctico para representar información gráfica en un tweet. El primer caso que he conocido ha sido el de @Resultados20N de la factoría Data’n'Press de los Martín-Borregón Brothers que publicaron en tiempo real los resultados de las elecciones del 20N en este modo gráfico:

██████████PP──44.6%→186 ██████────PSOE─28.7%→110 ███─21.9%→IU=11_UPyD=5_CiU=16_AMR=7_PNV=5_ERC=3_BNG=2_CC=2_CQ=1_FAC=1_GBAI=1 #20N 100%Esc

— resultados20N (@resultados20N) November 21, 2011

Esta manera tan ingeniosa como práctica de mostrar gráficos me inspiró para crear el bot @t_hoarder que muestra los resultados del barómetro social de esta forma:

Barómetro.social.día 12-08-2012: personas_tuiteando_de ████Rescate→7655     ██▒▒Recortes→3005    █▒▒▒Urdangarin→2032  █▒▒▒Bankia→1887      

— t-hoarder (@t_hoarder) August 12, 2012

Dándole vueltas a la cabeza se me ocurrió que también podría representar un timeline del número de personas que tuiteaban cada hora de los distintos temas, de forma que se pudiera apreciar el perfil temporal de publicación. Esta es la manera que he encontrado de hacerlo:

12-08-2012:twiteando Recortes/hora █▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ █▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒██████▒████ ██▒▒▒▒▒▒▒▒██████████████ 0▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀▀12▀▀▀▀▀▀▀▀▀23

— t-hoarder (@t_hoarder) August 12, 2012

Gracias al post Twitter Art Layouts y a los buenos consejos de  @emartinborregon (jugar con el wide space y agrupar en bloques de 21 caracteres) he sido capaz de realizar estos diseños.  Salvo algún problema de alineamiento en Explorer o una falta en Android  del caracter  ▀ (UPPER HALF BLOCK) se pueden ver con claridad las gráficas. Me han sido de mucha utilidad esta tabla de caracteres Unicode, sobre todo la parte de los bloques y esta tabla interactiva.

Os animo a que generéis gráficas con caracteres Unicode, es una manera rápida de hacer llegar la información vía Twitter.

El año 2012 está lleno de sobresaltos y Twitter es un reflejo de la respuesta ciudadana ante ellos. Desde principios de año he estado recogiendo información de distintos temas de actualidad y he pensado que transcurrido el primer semestre sería interesante integrar todas estas medidas para realizar un Twitterline de sucesos/reacción que se actualice automáticamente. Como consecuencia he reorganizado t-hoarder para que muestre en un primer plano el Twitterline del año 2012 y que de acceso a cada uno de los experimentos que lo componen.

La reacción diaria a los acontecimientos se ha medido por usuarios diferentes que han opinado cada uno de los temas y por volumen de tweets generados. Las siguientes gráficas interactivas muestran el Twitterline de usuarios y el de tweets. Para más detalle de los experimentos aconsejo entrar en t-hoarder.

(Las imágenes ofrecen la siguiente interactividad: pasando el ratón por la gráfica aparecerán los valores numéricos de los elementos de las leyendas. Para hacer zoom, pulsar botón izquierdo del ratón y arrastrar. Para eliminar el zoom, hacer doble click).

t-hoarder dispone de un bot que informa tres veces al día a las 8, a las 16, y las 0 horas, de la reacción de los ciudadanos a los temas de actualidad.

Actualizado a 10/04/2012: Por un fallo eléctrico, en la madrugada del 10-4-2012 no han funcionado los servidores y ha estado toda la noche sin recoger datos. Cuando se ha reiniciado la captura el número nuevo de seguidores era tan grande que la gráfica ha quedado desvirtuada. Para arreglarlo he suprimido el pico manualmente para poder apreciar las fluctuaciones de seguidores.
Actualizado a 9/04/2012: A la vuelta del fin de semana el script que está monitorizando las cuentas empezó a funcionar mal, la causa: Madonna ha cambiado el nombre de su usuario, ahora es @MDNA. Por este motivo en la gráfica no aparecerá información de Madonna del día 8 al 9 de abril.

El  siguiente gráfico  interactivo muestra la monitorización cada 5 minutos de los seguidores de  @justinbieber, @ladygaga y @MadonnaMDNAday@MDNA.

Interactividad:

• Pasando el ratón por la gráfica se pueden ver la fecha y los valores numéricos de los elementos de las leyendas.
• Para hacer zoom, pulsar botón izquierdo del ratón y arrastrar.
• Para eliminar el zoom, hacer doble click

Desde el 29 de marzo estoy monitorizando el crecimiento de usuarios de la cuenta Twitter de  @MadonnaMDNAday @MDNA gracias a una sugerencia de Alberto Rodríguez (aka @almirot) socio fundador de Smetrica, una estupenda herramienta gratuita que mide páginas de Facebook (6.000 por ahora).

Nos puso en contacto Montse Fernández (aka @monsefc), doctoranda como yo y admiradora del trabajo de Smetrica pensando que sería bueno que nos conociéramos. Por mi parte me encantaron sus informes y por la suya mis experimentos le parecieron  interesantes. Alberto  me propuso seguir la evolución de la cuenta de Madonna de reciente estreno (tardío) en Twitter pensando que podría tener un enorme crecimiento como ocurrió con la cuenta de @Murdoch.

Para tener una referencia monitoricé también a sus colegas y máximas celebrities de Twitter @justinbieber y  @ladygaga siendo el resultado muy decepcionante ya que el crecimiento de la cuenta de Madonna no ha sido espectacular y está años luz de las rutilantes estrellas de Twitter.

Esta mañana me ha enviado Alberto un correo comentando las curiosas fluctuaciones de seguidores de  @ladygaga y @justinbieber desde el día 3 de abril. No sé que pensar, si las fans de están locas, si hay un bot que va borrando usuarios spam o si el API de Twitter no funciona bien.

En la siguiente imagen  muestra el zoom de una zona con fluctuaciones y como se puede apreciar los unfollowers aparecen exactamente cada cada hora, los de @ladygaga a las y media y los de @justinbieber a las y cinco.

¿Qué pensáis que puede ser?