Redes Sociales: ¿existe relación entre serendipia y eficiencia?

Juan Carlos Losada

Por Dafne Moncada Breitler

Observatorio de Comunicación y Medios

Las redes sociales forman parte importante de las rutinas diarias de la mayoría de las personas en el mundo. Hombres y mujeres de diferentes razas y regiones comparten contenidos por sus cuentas de twitter o Facebook pero, ¿qué determina que una persona sea popular o seguida en sus redes? ¿Por qué una persona puede tener miles de me gusta y retweets y otra cero? Un grupo de investigadores españoles estuvo estudiando las propiedades locales en las redes sociales para medir la serendipia y la eficiencia. El Dr. Juan Carlos Losada, de la Universidad Politécnica de Madrid, fue invitado por la Universidad Santa María para compartir estos estudios.

La serendipia, es un evento inesperado que nos permite hacer descubrimientos afortunados. Algo así como la manzana que permitió que Newton descubriera la teoría de la gravedad. Sin embargo, no es una mera casualidad, Newton tuvo una serie  de fuentes de información que le permitieron llegar a esa conclusión, además de gusto por pasar tiempo al aire libre. O sea, era una persona con una alta posibilidad de serendipia.

En un mundo globalizado, con una predominancia de la web 2.0 y una cada vez mayor penetración de internet, estos investigadores pensaron que las redes sociales proporcionaban un contexto favorable para la serendipia y la eficiencia.

La serendipia estaría íntimamente relacionada con la red del individuo y podría medirse en función de variables observables como cantidad de tweets, de retwees, de seguidores, de menciones (utilizar la @ para citar a organizaciones o personas) y de hilos de conversación.

Entonces, mientras más activa fuese esta persona, más posibilidades tendría de serendipia, o sea, de realizar un descubrimiento afortunado. Pero no basta con ser activo, la hipótesis del estudio plantea que la actividad del individuo también debe ser heterogénea, porque esto le permitiría tener más información diversa y útil.

Modelo de difusión de la información

Además, según la Teoría de Redes Complejas el individuo debiese tener bajo clustering, o sea muchos amigos, pero que no hablen entre sí.  En otras palabras, el clustering implica que una persona tiene amigos que pertenecen a la misma red, por lo tanto, estas personas se conocerían y hablarían de las mismas cosas. En cambio, una persona con bajo clustering, pero alta conectividad sería una que tuviese muchos grupos de amigos, diversos y que no se conocieran entre sí, por lo tanto esta persona manejaría mucha información que no todos comparten, lo que sube sus probabilidades de serendipia.

Experimentando la serendipia con teléfonos celulares

Uno de los experimentos realizados por este equipo de investigación se realizó en un campus universitario. La muestra fue de 97 personas y sus celulares, se midieron las llamadas telefónicas, los mensajes de texto y conexiones por bluetooth. Lo que se buscó fue encontrar a los sujetos que tenían alta conectividad y bajo clustering (amigos relacionados entre sí). Hubo dos casos paradigmáticos, el sujeto 29 que había conectado con las 97 personas a lo largo del estudio y el sujeto 15 que conectó con todos por algún tiempo y luego se comportó como la norma.

Por lo tanto, este sujeto 29 sería el que tenía más probabilidades de que ocurriera un evento de serendipia. ¿Qué elementos quedaron fuera del experimento? La probabilidad de que efectivamente ocurriera la serendipia, y de que el individuo se dé cuenta de que ocurrió algo inesperado y lo más importante,  ¿cómo le fue en la vida al sujeto 29?

Además se desprendió del estudio en redes sociales que el éxito no depende tanto de la meritocracia, de lo interesante que sean tus contenidos, como de la topocracia, o sea, cómo estas conectado en la red. Es decir, hay personas que publican contenidos muy interesantes, pero tienen un bajo éxito en las redes sociales, nadie los comenta o comparte, y tenemos sujetos que pueden publicar cosas muy triviales, pero son muy comentadas. Esto tiene que ver con la topocracia, cómo estás ubicado en la red y la calidad de tus conexiones.

Conversamos con el Dr. Juan Carlos Losada sobre las posibles aplicaciones que estos hallazgos tendrían para las ciencias sociales y las comunicaciones.

¿Cómo te interesó comenzar con el estudio de la Serendipia?

Bueno, fue un profesor chileno que vino a hacer una estancia en Madrid, no había trabajado mucho con redes y nosotros le dijimos que éramos un poco expertos y habían cosas de serendipia en revistas sociales y él pensaba que se podía hacer quizás algún estudio cuantitativo, y ahí empezamos a ver qué datos podíamos utilizar y bueno, allí empezamos a hacerlo. Para mí fue más un problema físico, aunque luego le hemos dado una dimensión más social.

Me pareció que este estudio podría tener aplicaciones muy interesantes para la comunicación estratégica, por ejemplo, para ver cómo posicionar a ciertos hechos o líderes de opinión en redes sociales, ¿ustedes qué aplicaciones han podido ver?

De las que hemos hecho nosotros no hay ninguna aplicación, es un artículo que es reciente, pero claramente sí que se está utilizando este tipo de estrategias, no la serendipia como tal, pero otro tipo de estrategias como tu centralidad, el page Rank, qué tan buena es tu colocación dentro de la RED para vender dentro de la RED. Por ejemplo, ¿por qué cuando abrimos google nos salen unos anuncios y no nos salen otros? Gracias a ese tipo de algoritmos que predicen qué te pude interesar.

Entonces ya se utiliza mucho, lo que pasa es que nosotros no buscamos ese tipo de cosas, sino otras propiedades más interesantes.

Ustedes identifican en su estudio a un sujeto con alta propiedad de serendipia, el sujeto 29, pero no saben quién es. ¿Si hubiesen podido entrevistarlo, que elementos habrían indagado de él?

No sabemos si era un alumno, si era  un alumno, no sabíamos si habría sacado buenas notas, por ejemplo. Puede que sí y puede que no, porque  al tener una alta vida social, no sabemos si le iría bien o le iría mal. Habría que ver seguramente qué opinan los alumnos de él.  Y si fue un profesor, podría tener ciertas investigaciones de éxito porque tiene información. Si era del staff, saber si era alguien que tenía un trabajo fijo, saber la edad, eso es interesante porque nos podría ayudar a entender por qué se comportaba así, porque tenía un comportamiento mucho más heterogéneo, mucho más diverso que el resto de la gente.

Y luego, con esos datos tan oscuros, es difícil saber a qué llamamos éxito o serendipia, porque habría que saber qué era para esa persona lo importante. Ese tipo de cosas son las que se podrían hacer.

Porque en el fondo lo que medía el experimento era qué persona tenía más probabilidades de serendipia, no si esta ocurría…

Claro, nuestra hipótesis era que si tú eres muy famoso, pero además te mueves con gente muy diferente, tienes más probabilidades de que te pase algo diferente a los demás, pero claro, tienes más probabilidades, no tiene por qué ocurrir.

Uno de los nodos (sujetos que formaron parte del experimento con sus conexiones a celulares) tenía una serendipia muy alta durante un tiempo  y luego bajaba, a nosotros lo que nos indica es que a esa persona le ocurrió algo que hizo que se comportara como la media, de forma que dejó a parte de sus amigos, perdió conectividad, y ganó clustering, porque se hizo amigo de gente que eran amigos entre ellos. Es una persona que bajó su serendipia, pero seguramente en el momento que bajó, tuvo algún éxito que le hizo cambiar su forma de actuar en la sociedad.

Pero ustedes no han realizado un análisis desde las ciencias sociales…

Yo lo veo como una caja de gas noble, por eso es interesante contárselo a gente que tiene otro tipo de información, es muy interesante poder cambiar el lenguaje para saber, porque muchas  veces a nosotros nos da igual mil nodos que 5 mil, pero no es lo mismo mil personas que 5 mil personas. Ahora estamos empezando a publicar en revistas más sociales porque justamente tiene mucha aplicación.

A mí entregó muchas luces a nivel de cómo posicionar ciertas informaciones. Porque nosotros en Chile tenemos medios de comunicación masivos que tienen una propiedad muy concentrada y mensajes muy similares, y medios alternativos que son pequeños, pero tienen una agenda distinta, entonces cómo lo pueden hacer estos medios alternativos para hacer circular sus mensajes de manera más eficiente, y no en una misma red de contactos.  Entonces seguir a gente diversa en las redes sociales da una pista para poder salir de este cerco. Porque hay un cerco informativo que crean estos medios hegemónicos desde el poder, pero hay otro cerco que se crea en estos medios alternativos que no pueden llegar a más personas.

Tenemos dos artículos, uno de ellos es de polarización, esto se hizo sobre Venezuela, claramente hay medios de comunicación muy polarizados, unos están a un lado y otros al otro, y se ve claramente como todo el mundo intenta llevar a la gente a su lado, y además no hablan entre ellos. Entonces, cuando decimos que en twitter se discute, no es verdad, la gente sólo habla con la gente que está de acuerdo con ellos.

En el caso  de este artículo que lo hemos publicado en el año 2015, uno de estos casos era cuando murió Chávez, nosotros medimos antes, durante y después de la muerte de Chávez. Era muy polarizado antes, muy polarizado después, pero justamente en el momento en que se murió empezó a participar gente de fuera de Venezuela. Era un evento mundial que lo que hizo fue que la discusión sí que fuera de verdad. Dejó de ser tan polarizado. Entonces ésa es una de las cosas que se pueden ver, si consigues que la gente discuta con el otro, consigues que tu mensaje llegue más.

Además ustedes estuvieron estudiando las redes sociales en torno a la selección de fútbol de España…

En otro de los artículos que tenemos también tiene que ver con la selección de fútbol en España, y ahí podemos ver cómo los medios de comunicación se posicionan muy claramente y hay veces en que piensas que un medio es muy sesgado hacia un lado y luego te sorprendes de forma que no es tanto.

Una de las cosas que hacíamos nosotros no era ver si un medio de comunicación citaba a un político, sino ver a un individuo que citaba a un político en un medio de comunicación entonces enlazábamos a esos dos, al político  y al medio de comunicación, no de manera directa, sino a través de lo que realmente importa que son los usuarios, y ahí nos dimos cuenta que periódicos que, en el caso de España, parecen ser o muy de derecha o muy de izquierda, luego de repente te sorprende que son mucho más abiertos.

Entonces sí que hay gente que habla bien de gente de izquierda, pero que se informa en un periódico de derecha y eso te habla un poco más de la riqueza de la gente a la hora de informarse. Y luego la forma de posicionarse es claramente  importante acercarte, lo que nosotros hablábamos, topocracia, intentarse subirte a la parte superior de la montaña. Si estás bien posicionado, o cerca de alguien que está bien posicionado, te va a ayudar mucho.

Esto nos da pistas para saber a quién seguir y con qué nivel de diversidad. Si nuestra organización es política, no seguir sólo a políticos, por ejemplo.

Sí, eso que haces es que aumentas tu altavoz hacia diferentes caminos que pareciera que no se cruzan, pero tarde o temprano hay alguien al que le interese la política, pero no ha llegado a ella porque sigue sólo información de deportes, por ejemplo.

Ya con estos hallazgos ,  ¿cuáles son las siguientes investigaciones que proyectan con su grupo de estudio?

Nosotros hemos visto que twitter es un laboratorio muy bueno, y ahora estamos intentando con la selección de España sacar la mayor cantidad de twitts posible para empezar a ver mayores redes porque necesitamos una mayor capacidad de cálculo, pero mayores redes, intentar ver esas medidas en el tiempo. Pero una de las cosas que están haciendo las redes complejas es intentar estudiar las dinámicas y no solamente ver una foto de la red, si no ver en el tiempo cómo va creciendo.

Y luego aquí estoy colaborando con la gente de la Santa María que están interesados en hacer experimentos sociales offline, con los chicos de la universidad para medir ciertas cosas y luego ver si nuestro modelo puede predecir a quién  le va a ir mejor, en estas cosas estamos.

En esta Universidad que hay una mayor cantidad de hombres, sería interesante poder separar entre descriptores femeninos y masculinos.

Yo cuando voy a comer al comedor de profesores, no hay mujeres, me parece sorprendente, pero alumnas de seguro que habrá, pero en una universidad como la mía que hay 50/50 de alumnos, catedráticas hay sólo un 10%, pero eso da para otro estudio. Nosotros hacemos estudios de redes heterogéneas en que los nodos son diferentes.

En general es muy diferente ver cuando los nodos tienen ciertas propiedades que son diferenciadoras, porque hay modelos que dicen que gente parecida se junta, o al revés, que gente diferente se junta.

Cuando hay un sesgo tan grande el tema de género sí puede ser interesante. Tiene que haber una explicación en ese escalón que también se puede intentar ver. Lo bueno es que la Teoría de redes nos permite analizarlo de una manera dinámica

Puede buscar el artículo a través del DOI: 10.3934/nhm.2012.7.363