¿Un tweet, un voto?
Desigualdad en la discusión política en Twitter
Pablo Barberá Gonzalo Rivero
Ponencia preparada para el I Congreso Internacional enComunicación Política y Estrategias de Campaña
Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Twitter y opinión pública
Twitter: uno de los espacios de comunicación más relevantesen la política actual. >140M usuarios activos, 15 % españolescon acceso a internet (CIS), 400.000 tuitean sobre política.Diferentes estudios muestran que Twitter permite predecireventos offline: prevalencia de enfermedades, éxito depelículas, felicidad, índices de acciones...¿Podemos medir opinión pública y predecir eleccionesmediante el análisis de datos de Twitter?Paso previo: examinar las características de sus usuarios (¿sonrepresentativos?) y su comportamiento (¿es homogéneo?)Nuestra contribución: análisis de la discusión política enTwitter en la campaña electoral de 2011 en España.
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Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Tuitómetro.es
3M tweets mencionando los dos principales candidatos ypartidos entre 10 de sept. y 20 de nov. de 2011, publicados por375.000 usuarios únicos.Producción de tweets es muy desigual:! 47,2 % de usuarios publicaron un solo tweet.! 94 usuarios excedieron los 1000 tweets! 1 % de usuarios publicaron 35% de tweets! 10 % de usuarios publicaron 71% de tweets
Variación a nivel longitudinal: aumento de actividad durantelas dos semanas de campaña y eventos extraordinarios.
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Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Tuitómetro.es
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Anuncio disolución ETA
Debate Rubalcaba−Rajoy
Elecciones
01−Oct 15−Oct 01−Nov 15−Nov
Núm
ero
de tw
eets
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Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Diseño de investigación
Análisis en profundidad: muestra aleatoria de 12.000 usuariosactivos en la discusión política en Twitter.4 variables independientes clave:! Género! Ubicación geográfica! Identificación partidista! Momento de la campaña electoral
2 dimensiones de análisis:1 ¿Hasta qué punto se corresponde la distribución de estas
variables en Twitter con su distribución en la población?2 ¿Existe variación significativa en el comportamiento en Twitter
de los diferentes grupos de usuarios según estas variables?
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Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Género
Medida Hombres Mujeres Total t-stat
Número de usuarios 6.192 3.389 9.581[65%] [35%] [100%] 29,9⇤⇤
Media de tweets 19,6 21,4 20,2 1,9⇤
Media de retweets 8,8 9,5 9,0 1,2Media de replies enviados 3,6 3,9 3,7 1,1Media de hashtags usados 7,6 8,8 8,0 2,0⇤⇤
El género se identificó en función del nombre, aunque este procedimiento no nos permitióinferir el género de 1.773 usuarios (15 %). Significación (igualdad de medias o proporciones):⇤10 %, ⇤⇤5 %.
La discusión política en Twitter está protagonizada por hombres.Las mujeres tienden a ser ligeramente más activas en Twitter.
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Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Ubicación geográfica
Distribución geográfica de usuarios de Twitter y habitantes essimilar a nivel de provincia (⇢ =, 866, N = 52).
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Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Ubicación geográfica
La proporción de tweets enviados desde cada provincia es similar ala distribución geográfica de habitantes (⇢ =, 846, N = 52).
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Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Ubicación geográfica
GrandesMedida ciudades Resto Total t-stat
Número de usuarios 2.007 4.288 6.295[32%] [68%] [100%] 30,0⇤⇤
Media de tweets 20,4 21,8 21,3 1,1Media de retweets 8,9 9,8 9,6 1,2
Media de replies enviados 3,7 3,8 3,7 0,1Media de hashtags usados 8,1 8,8 8,6 1,0
La ubicación se identificó a partir de la información proporcionada por cada usuario,utilizando la API de geolocalización de Yahoo, aunque este procedimiento no nos permitióinferir la ciudad de residencia de 5.705 usuarios (47 %). Significación (igualdad de mediaso proporciones): ⇤10 %, ⇤⇤5 %.
Las zonas urbanas están sobrerepresentadas: 17 % de población,32 % de usuarios activos en política en Twitter.Similares niveles medios de actividad en ambos tipos de hábitat.
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Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Identificación partidista
Medida PP PSOE Total t-stat
Número de usuarios 2.895 2.626 12.000[25%] [23%] [100%]
Media de tweets 26,4 26,6 20,1 0,1Media de retweets 10,9 13,0 9,0 2,2⇤⇤
Media de replies enviados 4,7 5,1 3,8 1,0Media de hashtags usados 14,3 9,1 8,0 5,1⇤⇤
Menciones a #PeleaPorLoQueQuieres 0,3 0,8 0,2 13,5⇤⇤
Menciones a #SumateAlCambio 4,6 0,1 1,3 11,9⇤⇤
La identificación partidista se construyó aplicando iterativamente un método de item-respuesta ba-yesiano a la red de amigos de cada usuario (Barberá, 2012). Significación (igualdad de medias entrePP y PSOE): ⇤10 %, ⇤⇤5 %. Todas las diferencias entre los identificados con PP y PSOE respectoal resto son significativas al 5 %.
Usuarios identificados con un partido son más activos en Twitter.PP: discusión más jerarquizada y estructurada.PSOE: discusión horizontal y más interactiva.
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Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Identificación partidista
Polarización del debateen Twitter:! usuarios con unaidentificación partidistamás intensa generanmayor actividad.
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Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Evolución durante campaña
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CandidatoRajoyRubalcaba
Tendencia descendente en la desigualdad en la participacióndurante la campaña electoral, con excepciones.Sistemáticamente mayor desigualdad en la discusión sobre Rajoy,que se concentra en un menor número de usuarios, muy activos.
Barberá y Rivero (NYU) ¿Un tweet, un voto? Desigualdad en la discusión política en Twitter 12/14
Motivación Datos y métodos Resultados Conclusiones
Twitter puede ser una valiosa fuente de información sobreopinión pública, pero su validez está condicionada a larepresentatividad del debate en esta plataforma.La discusión está dominada por hombres, residentes en zonasurbanas y con unas preferencias ideológicas intensas.Las estrategias de los partidos importan: el PP estaba muchomejor organizado en Twitter, aunque el PSOE participaba demanera más horizontal e interactiva.Estas diferencias están correlacionadas con el comportamientoelectoral, por lo que cualquier predicción basada en volumende tweets o su “sentimiento” estará inherentemente sesgada.¿Un tweet, un voto? No. Pero combinando mejores métodosde análisis con un conocimiento más profundo de estos sesgos,puede proporcionar información relevante en tiempo real.
Barberá y Rivero (NYU) ¿Un tweet, un voto? Desigualdad en la discusión política en Twitter 13/14
¿Un tweet, un voto?
Desigualdad en la discusión política en Twitter
Pablo Barberá Gonzalo Rivero
Ponencia preparada para el I Congreso Internacional enComunicación Política y Estrategias de Campaña
Artículo completo disponible en: tuitometro.es