La información en las redes sociales viaja a un ritmo lento, con la excepción de algunos eventos masivos. Esa es una de las principales conclusiones de un estudio realizado por investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) que analiza cómo influye el comportamiento de los internautas en la propagación de datos en la Red.
La difusión de información en las redes sociales, algo de vital importancia en campañas de comunicación y marketing o diseminación de rumores y virus, por ejemplo, está fuertemente determinada por la gran heterogeneidad que tienen los internautas en su tiempo de respuesta, según los investigadores.
Los modelos tradicionales suponían que los internautas respondían aproximadamente en un día y que, por tanto, la velocidad de transmisión de la información era de un día. Sin embargo, esta investigación, basada en un experimento real de IBM para observar y cuantificar la propagación de información comercial en redes sociales, señala que se produce a dos velocidades debido a la actividad de los usuarios.
“Los que responden muy rápido a los correos, adictos a la tecnología conectados en todo momento, son los responsables de que determinados rumores o campañas se extiendan velozmente por internet", indica Esteban Moro, del departamento de Matemáticas de la UC3M.
De esta forma, si la información es tan interesante que llega a mucha gente, la difusión se acelera porque esas personas redirigen rápidamente el mensaje, lo que explica por qué algunos virus de ordenador se extienden por e-mail rápidamente en cuestión de horas, a pesar de que el tiempo de respuesta es de un día.
Sin embargo, si la información no es tan interesante, la difusión se ralentiza porque está controlada por aquellas personas que tardan mucho en responder, lo que provoca que algunos rumores o informaciones queden latentes en las redes sociales mucho tiempo después de su lanzamiento. El estudio ha sido publicado por Esteban Moro en la revista Physical Review Letters, una de las revistas científicas interdisciplinares en Física más famosas, junto con José Luís Iribarren, manager de marketing interactivo de IBM para Europa.
Matemáticas de la difusión de información
Los modelos matemáticos que han creado estos investigadores permiten explicar por qué tardan tanto en funcionar las campañas de marketing viral e incluso valorar el posible impacto de las mismas. “Con esta experiencia hemos sido capaces de predecir, con un margen de error mínimo, a cuánta gente le va a llegar la información y el tiempo en que les va a llegar; es la primera vez que damos modelos cuantitativos para poder predecir lo que pasa”, afirma Moro. La calidad de los datos permite una modelización matemática de las campañas de marketing viral mediante procesos de ramificación que a su vez, añaden los investigadores, corroboran el papel preponderante de la heterogeneidad en las redes sociales a la hora de describir la difusión de información.
Para obtener estas conclusiones, los promotores del estudio analizaron los resultados de una campaña de marketing viral de IBM diseñada por Iribarren en la que participaron más de 30.000 personas de 11 países europeos y que consistía en el modelo clásico de recomendación a un amigo. De esta forma, se anunció un boletín de noticias de la propia compañía para que la gente se suscribiera a través de un formulario que, tras ser cumplimentado, incluía la opción de recomendar esa suscripción a otra persona. Para aumentar este paso de recomendación se hizo un concurso en el que se sorteaba un portátil entre aquellos que hubieran pasado la información. Esta campaña también ha servido para constatar cómo los ciudadanos de los países mediterráneos, especialmente de España e Italia, se muestran más receptivos a la hora de aportar sus datos personales en este tipo de formularios que los nórdicos, mucho más reacios a estos requerimientos online.
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Más información en Oficina de Información Cientifica de la UC3M
Referencia bibliográfica:
José Luís Iribarren y Esteban Moro, "Impact of human activity patterns on the dynamics of information diffusion", Physical Review Letters 103 (3): Art. No. 038702 17 de julio de 2009.
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