Midiendo audiencias mediante la web social

Me ha llamado la atención ver la madurez, a través de una noticia en Mashable titulada Twenty TV shows with the most social media buzz this week que utiliza datos de Trendrr, de los sistemas de medición de audiencia basados en la actividad en la web social.

El tema me lleva a pensar en la importancia que está alcanzando un medio como la web social a la hora de evaluar la actividad de quienes, como en este caso, consumen un medio como la televisión, en principio unidireccional y carente de canal de retorno, y que tradicionalmente ha habido que medir mediante el recurso a complicados e ineficaces sistemas de muestreo.

El audímetro, cuya significación estadística disminuye a medida que se incrementa la base de canales sobre la que tiene que medir (y que se vuelve muy reducida a medida que bajamos hacia canales temáticos, que tienen que ser estimados con una muestra sumamente baja), mide la presencia declarada de una persona ante el aparato de televisión, pero en absoluto el nivel de interés o las percepciones generadas por el contenido emitido.

La participación en la web social, en cambio, ofrece una información mucho más completa: una muestra que puede ser, en países con una penetración elevada, mucho más representativa – no exenta, lógicamente, de sesgos intrínsecos – y una riqueza muy superior en cuanto a las reacciones, que pueden ser analizadas e interpretadas semánticamente para deducir connotaciones positivas, neutras o negativas. El auge de aplicaciones para compartir contenidos televisivos (Miso, GetGlue, etc.) ofrece un campo sumamente interesante para la adquisición de datos, además, lógicamente, de las propias redes sociales generalistas en las que un número progresivamente mayor de usuarios comparten lo que están viendo. Cada vez más, los trending topics de Twitter se convierten en un indicador muy utilizado para medir la actividad del consumo televisivo, en un indicador de popularidad, o en un canal para comentar las incidencias de contenidos tan variados como una serie, un partido de fútbol o un debate político, a medida que aumenta consistentemente el porcentaje de espectadores que recurren a la doble pantalla: una para consumir el contenido, otra – ordenador, tablet o smartphone – para darle una dimensión social.

A medida que la oferta de contenidos se vuelve más compleja y se sofistica mediante tendencias como el consumo diferido, el consumo online, las descargas o la oferta de nuevos medios que emiten a través de la red – Hulu, por ejemplo, está añadiendo cada vez más contenido original – los procesos de medición se vuelven más complejos, y el feedback, sobre todo el más cualitativo, se dirige hacia un medio dotado de mucha mayor riqueza y en el que muchas de las cosas que hacemos o expresamos queda recogido en algún fichero log o puede ser analizado. Al tiempo, el trabajo de gestión de comunidad vinculado a la producción de un contenido televisivo se vuelve cada vez más estratégico: en España, programas como El Barco, La Pecera de Eva, Gran Hermano u Operación Triunfo, con un fuerte enfoque hacia el fomento de la actividad en la red asociada con el programa, o el caso del Twitter de El Hormiguero, líder de audiencia absoluto en su franja horaria, con más de ochocientos cincuenta mil followers y con una actividad febrilmente bidireccional, resulta un claro exponente de la capacidad de la web social o incluso de su valor para aspectos como la relación con anunciantes si se apuesta decididamente por ella. Una tendencia que no puede hacer más que seguir subiendo.

3 comentarios

  • #001
    Iñigo de Luis - 17 Abril 2012 - 11:10

    Uhmmmmm!!! Muy interesante Enrique. El tema es que, al menos en España, aún en terminos absolutos no hay un volumen de menciones suficiente como para poder sacar conclusiones. Piensa que uno puede ser TT si a las 3AM 800 personas te mencionan. 800 personas no es NADA para una industria que mueve a millones de televidentes.

    El camino es el correcto, pero la adopción y uso aún no lo es. Aunque las TV están potenciándolo (algunas mejor que otras… a alguna habría que explicarle la diferencia entre @ y # como a Buenafuente que rectifico a mitad de programa).

    Además, piensa que es difícil obtener ratios ya que el sentiment de los comentarios cuando se comentan programas suele se más alto entre los que son “seguidores” del mismo.

    Tenemos mucho trabajo aún, pero es un gran “nuevo negocio” en el que estamos trabajando. Abrazo

  • #002
    Jose Luis Portela - 17 Abril 2012 - 12:48

    Muy interesante esta entrada. Este sistema ademas mide el impacto real que esta teniendo el programa, es decir si interesa o no a la audiencia. Con el audímetro (en caso de que se estuviese utilizando bien) solo serían capaz de medir si la tele estaba encendida en ese canal, y aunque así fuera y la persona realmente estaba delante viendo el programa, no podrían medir si realmente le estaba gustando, impactando y también compartiendo con todos sus amigos despues para darle mas propaganda.

    Se me ocurre también que en la red se puede medir otras muchas cosas que ahora se están midiendo con otros medios….

  • #003
    Macías P. - 17 Abril 2012 - 15:05

    En principio un sistema como el descrito, basado en audímetros, podría funcionar perfectamente. De hecho, por lo que dice en las webs que enlazas, el sistema es bastante transparente, salvo en un punto (La muestra), que no se puede hacer pública por razones mas que obvias. El gran problema que aparece es que la muestra se selecciona de forma totalmente arbitraria, por lo que resulta insuficiente. Una mejor selección de la muestra, o una muestra mayor, permitiría resultados mucho mas fiables.

    También resulta obvio que a medida que se modifican los hábitos de consumo de contenidos, deben buscarse nuevos métodos para medir cual es este. La actividad generada alrededor de estos contenidos puede ser un indicador muy interesante, aunque parece bastante difícil extrapolar datos objetivos a partir de dicha actividad. Como tu mismo indicas, puede contener toda clase de sesgos, pero ese no es el único problema. El número de variables que afectan estos datos es sumamente alto, por lo que resulta poco menos que imposible usar algunos métodos estadísticos.

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