SITUACIÓN DE PARTIDA

Necesidad de informar y comunicar sobre las elecciones europeas y promover el voto de la ciudadanía en las elecciones al Parlamento Europeo 2024.

Esta tarea se centra en el análisis de los vídeos relacionados con el objetivo de aprovechar las ventajas que nos ofrece el Análisis de Redes Sociales con el objetivo final de desarrollar una Estrategia de Contenidos en Medios Sociales que permita optimizar los resultados y alcanzar al mayor número de personas y conseguir unos elevados indicadores tales como likes, comentarios, interacciones, visualizaciones, shares, etc.

Por ello esta práctica se centra en la recopilación y el conocimiento de aquellos vídeos relacionados con un “short” del Parlamento Europeo Oficina en España con la que la Red de Centros Europe Direct están obligados a colaborar. El “short” en cuestión tiene el título de “¿Cómo se elige a los representantes al Parlamento Europeo?” y puede visualizarse a través de este enlace.

OBJETIVOS

a) Conocer y entender lo actores (perfiles) que han publicado algún vídeo relacionado con las elecciones europeas.

b) Descubrir la relación de estos perfiles con las elecciones europeas, cuál es el motivo del empleo de esta temática y tener la posibilidad de hacerles un seguimiento y analizar aspectos básicos tanto del contenido como del canal.

c) Visualizar las posibilidades y técnicas de comunicación empleadas para garantizar una mayor interacción en el contenido y por tanto, un mayor alcance e interés entre la comunidad.

d) Reunir y clasificar para una mejor observación aquellos vídeos con más likes, comentarios, interacciones, visualizaciones, etc.

e) Analizar qué tipo de contenidos se trata y cuál es el comportamiento de la comunidad.

f) Averiguar si los contenidos más populares promueven un mensaje positivo o negativo y saber cómo se puede hacer frente si se trata de mensajes negativos.

EXTRACCIÓN DE DATOS

Para la extracción de los vídeos relacionados con el short “¿Cómo se elige a los representantes al Parlamento Europeo?” se ha empleado la herramienta Youtube Data Tools. En esta herramienta se ha accedido al módulo Video Network y se ha introducido en el campo “Seeds” la ID del short de Youtube.

Se ha obtenido un script de la red con 51 vídeos a partir de la ID introducida.

VISUALIZACIÓN Y PRESENTACIÓN DE DATOS

Se cuenta con la herramienta Gephi para desglosar la información de los posts (nodos) extraídos y sus relaciones y posteriormente, desarrollar su análisis. La presentación y entrega de resultados se cree oportuno realizarla en formato informe a partir de la introducción de gráficos creados a partir de los indicadores extraídos con Youtube Data Tools para facilitar el entendimiento de los datos recopilados y la estructura de la red.

ANÁLISIS DE LA RED DE VÍDEOS RELACIONADOS

A través de los datos extraídos con la API de Youtube Data Tools con el short de referencia “¿Cómo se elige a los representantes al Parlamento Europeo?” y con la herramienta Gephi observamos la relación y la centralidad que existe en la red de vídeos relacionados al rededor del vídeo seleccionado. El motivo por el cual se ha seleccionado dicho vídeo es que su contenido promueve el conocimiento y el entendimiento del proceso de selección de los representantes en el Parlamento Europeo, a la cual se le votará en 2024.

Se trata de una red reducida de 51 nodos (vídeos) y de 380 aristas. Los vídeos obtenidos son relativos a las elecciones europeas o al Parlamento Europeo por diferentes canales en los que se encuentran perfiles oficiales, partidos y cámaras políticas, medios de comunicación y un creador de contenidos sobre temática europea como es Karim Hallal.

A partir de la división por grado de modularidad se observa que cuenta con tres comunidades:

1) Lila: (47,06%) con 24 nodos

2) Naranja: (33,33%) con 17 nodos

3) Verde: (19,61%) con 10 nodos

GRÁFICO 1

Categorías encontradas: “News & Politics” (90,2%); “Education” (5,88%); “People & Blogs” (1,96%); y Entertainment (1,96%).

Listado de Canales:

1. Parlamento Europeo
2. Karim Hallal Peche
3. DW Española
4. Televisión Pública Noticias
5. Izquierda Unida
6. elDiarioes
7. FRANCE 24 Español
8. Negocios TV
9. AFP EspañolaNewtral
10. BBC News Mundo
11. El Universal
12. El Cofindecial
13. Parainmigrantes.info
14. En Minutos
15. Congreso de los Diputados
16. Gurú Oposiciones
17. RTVE Noticias
18. El Mapa de Sebas
19. Euronews (en español)
20. Milenio

Posteriormente, los vídeos relacionados han sido divididos por el Canal de Youtube que los han publicado y los resultados que se han obtenido se pueden observar en el Gráfico 2.

Asimismo, se ha utilizado la disposición ‘Force Atlas 2’ y posteriormente, ‘Expansión’ para poder visualizar mejor la distribución de cada uno de los nodos de la red. ‘Force Atlas 2’ se utiliza para representar características estructurales de un grafo. Simula las fuerzas entre los nodos que componen esta red de canales y es capaz de determinar su posición

en el espacio de visualización. Estas fuerzas incluyen la fuerza de atracción entre nodos conectados y la fuerza de repulsión entre nodos no conectados. También, se ha tenido que modificar algunos parámetros para que la representación tuviera el espacio suficiente para poderse visualizar correctamente, en concreto con un escalado de 140,0.

GRÁFICO 2

Las métricas analizadas son las siguientes:

a) Centralidad de la red: en el que el nexo de unión es el short seleccionado.

b) Dirección: se puede ver la relación dirigida de cada uno de los nodos y cómo se han conectado/relacionado. El vídeo de referencia es el que mayor grado de entrada y salida posee (66 y 50 respectivamente).

c) Longitud media de camino: Con este valor encontramos la distancia media de grafo entre todos los pares de nodos, en esta red de canales presenta un valor de 1,769

d) Diámetro: Este valor representa la distancia más larga entre dos nodos sea cual sea,

dentro de la red de canales. El diámetro de la red es 6, es decir, debe pasar por 6 puntos para llegar de un extremo a otro de la red.

e) Densidad: se observa que la red de canales presenta una baja densidad (0,149) ya que es muy inferior a 1. Por ello, es posible decir que no todos los nodos se encuentran conectados entre sí y que existen nodos aislados. También, se ha extraído el Número de componentes débilmente conectados: 1 y el Número de componentes fuertemente conectados: 22.

f) Modularidad: Se obtienen tres comunidades y el grafo presenta una modularidad de

0,338, por lo que no tiene conexiones densas entre los diferentes nodos, es decir, los

vídeos que integran la red.

CONCLUSIÓN

A través de la Analítica de Redes Sociales, en este caso, vídeos de Youtube, se puede observar qué tipo de contenidos se han publicado y quiénes son los autores de dicho contenido para tenerlos de referencia y poder aplicar las características técnicas y mensaje a la Estrategia de Contenidos de un canal Youtube como es en mi caso personal.

En el caso de que se quisiera compartir contenido relacionado con las Elecciones Europeas 2024, la Analítica de Redes Sociales nos muestra múltiples contenidos de los que echar mano.

A continuación os presento y desarrollo el Plan de Analítica Avanzada en Redes Sociales.

Nombre del proyecto: Desarrollo de un canal de YouTube.

Temática del canal: Tecnología.

Se quiere desarrollar un canal nuevo de YouTube con la tecnología como temática base. Para ello es importante que previamente se definan las características propias del canal. Esto se realizará con un informe de datos usando el Análisis de Redes Sociales (ARS).

El motivo de la elección del ARS  es que se trata de una técnica muy eficaz en el análisis de datos extraídos de redes sociales y que representan relaciones entre los usuarios o canales y los contenidos o los vídeos en el caso que nos ocupa.

Los objetivos del informe son dos fundamentalmente. Por un lado la exploración de canales con temática similar al que se quiere desarrollar, con idea de realizar alguna colaboración, analizar en el futuro su perfil de seguidores o implementar sus técnicas de promoción. Por otro, referenciar los distintos vínculos que tienen entre sí vídeos relacionados con la temática propuesta a través del propio algoritmo de YouTube.

El método de recolección de datos empleado en el análisis es la API de YouTube a través de YouTube Data Tools. Para el ARS se ha elegido un vídeo de referencia del canal de Xataka, un canal con una temática similar a la que se quiere desarrollar.

La herramienta propuesta para el análisis y visualización de los datos es Gephi al tratarse de unos de los softwares más habituales en el ARS. Las métricas que se van a tomar en cuenta para el ARS son:

• Densidad relacional. Para analizar los vínculos entre los diferentes vídeos sugeridos por el algoritmo de YouTube respecto al vídeo inicial.
• Diámetro. Para analizar la fortaleza de los diferentes vínculos mostrados entre los vídeos.
• Distancia media. Para refrendar la métrica anterior.
• Para explicar la conducta relaciona de la red de vídeos.

A su vez se realizará un filtrado por categoría y título del canal de los vídeos analizados. Finalmente los resultados se representarán gráficamente utilizando un algoritmo complejo de fuerza bruta, el Force Atlas 2. El motivo de esta elección es porque es especialmente útil para la representación de redes dirigidas y ponderadas como la que se pretende poner en marcha. Es interesante destacar que este algoritmo acerca los nodos que están vinculados con más intensidad y aleja los que tienen un vínculo más débil.

Resultados:

Teniendo en cuenta los resultados (ver figura 1 del anexo) se pueden destacar varios canales afines al de la temática a crear. Estos son Xataka, Topes de Gama, Isa Marcial, Carlos Vassan, Geekdegafas y Urban Tecno (ver figura 2 del anexo). En cuanto a la categoría de canal se optará por ciencia y tecnología (ver figura 3 del anexo), siendo esta la más habitual para la tipología de vídeos que se quiere presentar en el proyecto.

Se ha analizado la densidad relacional dando como resultado 0,265. Esto implica que la red de vídeos relacionados de temática tecnológica es poco densa, hay pocos vínculos. Además se ha tomado como referencia el diámetro, dando como resultado 6, mostrando una red con vínculos algo alejados, no muy fuertes. Entre los dos vídeos más alejados hay seis saltos. Los dos últimos parámetros analizados han sido la distancia media –la métrica más famosa del ARS– y la modularidad. El primero ha dado como resultado 2,26 y es el recuento de aristas entre todos los pares de nodos mediante la ruta más corta entre los dos. El número está ligeramente por encima de la media (4), lo que refrenda lo dicho anteriormente la debilidad entre los vínculos. Finalmente la modularidad ha dado como resultado 0,3, que muestra una red poco fragmentada, algo que tiene sentido si tenemos en cuenta que el algoritmo está vinculando vídeos como la misma categoría.

Conclusiones:

El uso de ARS es muy útil en contextos donde hay nexos y relaciones entre varios datos. Creo que para la creación de un canal en YouTube es especialmente atractivo si se quieren analizar otros vídeos similares. Si no se tiene muy claro qué camino tomar, el ARS te puede ayudar a arrojar algo de luz al respecto.

Por ejemplo, se tenía clara la temática (tecnología) pero no canales referentes. A través de un vídeo de Xataka se puede extraer mucha información relacionada con este y fijar la categoría del nuevo canal, así como la tipología de vídeos.

ANEXO

Título de canal:

Rosa: Xataka

Verde: Topes de Gama

Azul: Isa Marcial

Negro: Carlos Vassan

Naranja: Geekdegafas

Turquesa: Urban Tecno

Categorías de canal:

Rosa: Ciencia y tecnología

Verde: Entretenimiento

Naranja: Vehículos y coches

Azul: Gente y blogs