París y Beirut, Twitter modifica la agenda mediática

Beirut tras el atentado del 12 de noviembre

Beirut tras los atentados suicidas del 12 de noviembre

Cuando ocurre un atentado terrorista como el de París o el de Beirut  los ciudadanos acuden a las redes sociales en busca de información. Esto hace que todos los medios de comunicación, tanto los tradicionales como los nuevos, centren toda su actividad en torno a estas noticias. La agenda mediática se centra en estas cuestiones. Las redes sociales se superponen a la web y los ciudadanos modifican la agenda al reproducir noticias en ellas. Esta es la conclusión del análisis  de @_RoySD sobre los atentados de París y Beirut publicado en Medium.

El objetivo del estudio era responder a la pregunta de qué viene primero, si la desproporcionada atención de una noticia o el sesgo de atención cuando los medios de comunicación la cubren. La cobertura mediática es un requisito previo a la atención, pero los  nuevos medios de comunicación influyen en el modo en que los medios tradicionales cubren la noticias al reproducir, leer y compartir unos contenidos en detrimento de otros.

La calidad del nodo determina la influencia en redes sociales

 “Analicé las primeras 30 horas de las historias de París y Beirut en Twitter, señala @_RoySD en Medium.  Con la ayuda de algoritmos es posible clasificar los tweets con enlaces y filtrar los bombardeos sobre Beirut y otros acerca de los ataques de París. Nuestros algoritmos de análisis de red también asignan una “autoridad”, una puntuación a cada nodo (alias de usuario) que está twitteando el enlace. Por lo tanto, la puntuación “atención” que medimos para un enlace no sólo depende del número de veces que se comparte o se retuitea, sino también de la influencia de la persona  o cuenta que lo compartió con la comunidad.”

Cobertura – Beirut versus Paris

En las primeras 30 horas, 443 medios de comunicación escribieron sobre Beirut al menos una vez. Comparativamente, 4507 medios de comunicación cubrieron París durante este tiempo. El gráfico bajo estas líneas muestra un aumento masivo en la cobertura dentro de la primera hora de París. Dentro de las primeras seis horas, casi el 40% de los dominios que nunca cubrirían el incidente de París ya había publicado sobre el tema.

media coverage

Cobertura de los medios de atentados de París y Beirut

El eje X representa las horas transcurridas desde que las noticias sobre el incidente salieran por primera vez en Twitter. El eje Y representa el número de nuevos dominios que cubrieron la historia.

Análisis de los 500 medios más importantes

No todos los medios de comunicación tienen la misma reputación, el mismo número de seguidores ni la misma capacidad de influencia. Por ello, el autor del estudio decidió fijarse en los 500 dominios más relevantes.  Estos 500 medios de comunicación son un superconjunto de los principales sitios de noticias de Alexa de tráfico.

El objetivo es averiguar cuántos de estos medios de comunicación principales informaron de los dos eventos, al menos una vez desde que la historia saltó. Esto se conoce en el estudio como saturación, el porcentaje de las 500 dominios que han cubierto la historia.

Una vez más, vemos una amplia discrepancia en la saturación durante las primeras 30 horas. Para los ataques de París, la saturación de los dominios de los medios principales es casi 5 veces más que la de los atentados de Beirut. Por otra parte, la cobertura de los atentados de París crece a un ritmo vertiginoso las dos primeras horas, lo que indica que la saturación no sólo era más grande, pero también considerablemente más rápida.

Si nos fijamos en la cobertura de Beirut en un periodo de  24 horas  sólo hay una cobertura del 11%, frente al  51% de los medios de comunicación principales que habían cubierto París en el mismo periodo de tiempo.

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El eje X representa las horas transcurridos desde que el incidente saltó en Twitter. El eje Y representa el porcentaje de los 500 dominios que informaron de la historia al menos una vez. A esto le llamamos la saturación de las 500 dominios en la cobertura de los dos incidentes.

Estos dos gráficos indican claramente que hay una cobertura mediática desproporcionada de París en comparación con Beirut. Para hacernos una idea completa del escenario, señala el autor del estudio, deberemos fijarnos en la audiencia.

Atención de la audiencia en Beirut y París

Los medios sociales se han convertido en el motor más potente de la distribución de noticias. Este papel era el que desempeñaban los medios de comunicación tradicional, que ya no controlan la distribución de noticias, por la aparición de las redes sociales.

“Bajo tales circunstancias drásticas, señala@_RoySD , el consumidor ahora lleva un sombrero nuevo, el del distribuidor, independientemente de si es consciente de ello. Los medios están obligados a la métrica de la distribución, ya que no sólo ansían el impacto de las noticias sino que además necesitan anuncios publicitarios. Por lo tanto, antes de sacar conclusiones a partir de los datos de cobertura de medios desproporcionados, echemos un vistazo a la atención en Twitter en torno a estos dos eventos”.

La atención de un enlace compartido en un tweet sobre Beirut o París depende de la cantidad de veces que se comparte y de la autoridad de la persona que lo hace. “Definimos una medida de atención agregada por hora, considerando todos los enlaces publicados dentro de esa hora, entonces resumimos sus puntuaciones individuales de atención.

Hay otras maneras de medir la atención, como por ejemplo la lectura de minutos, los Me gusta o Favoritos. Pero en este análisis sólo usamos las acciones y la puntuación de autoridad del partícipe (su grado de influencia) – dos atributos importantes que afectan a la distribución”, explica @_RoySD

“Lo que vemos parece descorazonador: la atención a Beirut es diminuta en comparación con París” Los datos muestran que a pesar de haber transcurrido casi 15 horas de los ataques de París,  el primer pico azul de Beirut no recibe atención relativamente importante. Una hora después de los atentados, Beirut sólo logra el  5% de la atención que consiguió París en el mismo periodo de tiempo.”

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El gráfico muestra las horas transcurrieron versus la atención global recibida por enlaces compartidos en Beirut y París.

La Atención Agregada cada hora se calcula basándose en la atención acumulada recibida por cada enlace compartido dentro de esa hora. La atención en un solo enlace depende del número de veces que se compartió en Twitter,  el número de veces que fue retuiteado, y la autoridad de las personas que compartían o retuiteaban el enlace.

Cobertura versus atención recibida

Si observamos la curva roja (en el gráfico de arriba) de la atención de los medios sociales en el contexto de París, tiene una apariencia similar a la curva roja de la cobertura de los medios de comunicación en la misma ciudad. De hecho, en ambos casos de París y Beirut, encontramos una fuerte correlación entre la cobertura y la atención, medida por el coeficiente de correlación de Pearson. Para París, esta correlación es fuertemente positiva (0,74).

En el caso de Beirut, la correlación entre la atención y la cobertura sigue siendo fuerte (0,66). “Así que entre la atención y la cobertura, ¿Qué parámetro influye sobre el otro?”, plantea @_RoySD

La cuestión es que “la correlación no implica causalidad”. La frase es tan bien conocida, recuerda el autor del estudio, que tiene su propia página de Wikipedia (en inglés). “Esto parece ser el complejo dilema de la gallina y el huevo. ¿Perjudica la cobertura la atención  o es lo contrario?”

Causalidad predictiva

Lo que ocurre con señales como “cobertura” y “atención” es que al final del día, son sólo datos de series de tiempo, indica @_RoySD. “La prueba de causalidad de Granger es una prueba de hipótesis estadística para determinar si una sola serie de tiempo es útil en el pronóstico de otra. Ha sido ampliamente utilizado para predecir los diferentes tipos de escenarios, incluyendo los datos de precios en macroeconomía y picos neuronales en el cerebro.

La ideología de la causalidad de Granger es simple, explica el autor del estudio: una señal X se dice que causa otra señal Y, si los valores anteriores de X pueden ayudar a predecir el nivel actual de Y. Este es un tipo de prueba de causalidad predictivo basado en el orden causal. Si X e Y están correlacionados por pura casualidad, es poco probable que los valores pasados ​​de uno sean capaces de predecir el valor actual de la otra. La única forma en la que ésto puede suceder es si uno juega un papel significativo en la generación de la otra.

Lo que realmente queremos saber es si la cobertura de la quinta hora desde que surge la historia depende de la atención recibida durante las cuatro horas anteriores.

“El análisis Granger revela ciertos valores en diferentes lapsos entre las señales de tiempo, y su uso puede estimar si el resultado es significativo. ¿Qué significa “importancia”? Un resultado significativo quiere decir que hay una alta probabilidad de que si tienes que elegir una muestra aleatoria, entonces el patrón que estás observando no aparecería allí.

Eso significa que el patrón de datos que se está observando ahora es realmente especial. Por otra parte, un resultado irrelevante significa que la prueba está dando a entender que este patrón de datos es muy posible en una muestra al azar, por lo tanto, su patrón de datos no tiene  nada de especial.”

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Este método estadístico en combinación con nuestros datos muestra que la señal de atención puede predecir de manera significativa la señal de cobertura en el futuro, tanto para París como para Beirut, señala @_RoySD

“Lo que ésto sugiere es algo que nunca habría esperado.  Somos rápidos para culpar a los medios de comunicación por la falta de cobertura en un problema. Sin embargo, es la cantidad de atención que estas temas han recibido en el pasado la que determina la cobertura de los medios de comunicación sobre el mismo en el futuro. La atención recibida provoca la cobertura del conflicto más que a la inversa.

Las implicaciones son enormes. Como consumidores de medios de comunicación, compartimos una responsabilidad sobre lo que se convierte noticia. Nuestro comportamiento – lo que elegimos leer, lo que decidimos compartir – ayuda a configurar la cobertura través del ecosistema de medios.”

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