Este trabajo se realizó en el marco del taller Visualiza’18 del Medialab Prado, la exposición puede verse aquí
El API de twitter permite descargar los 3200 últimos tweets de cualquier usuario. A partir de ello nos hemos hecho varias preguntas y hemos intentado realizar visualizaciones que las respondan.
¿Son todos los seguidores reales?
Es posible comprar seguidores, perfiles fake que nos sigan. En el caso del selfie (analizar nuestros propios datos) no tiene mucho misterio pues cada uno ya sabe si ha recurrido a esta treta. Pero para perfiles ajenos, a partir de un análisis de la actividad de sus seguidores (que está recogida en el archivo de seguidores descrito antes) sí se puede estimar si estos son reales o no.
Esto lo hace automáticamente la herramienta https://www.twitteraudit.com/ . Esta herramienta considera que aproximadamente un 35% de los seguidores de los políticos nos son reales [+info]. La parte positiva es que, como todos trampean de igual forma, el resultado comparativamente no cambia.
¿Todos sus mensajes nos resultan interesantes?
Lanzamos miles de tweets, propios o retwiteados hacia nuestros seguidores. ¿Pero cuántos les parecen interesantes? Si entendemos que les resultan interesantes -lo suficiente como para propagarlos- cuando los retuitean o los marcan como favoritos. Éstos son los resultados:
¿Desde dónde nos hablan los políticos?
Un tweet se puede lanzar desde distintas plataformas y dispositivos. El teléfono móvil puede considerarse el que esté más a mano. Sin embargo, a diferencia de otros servicios de comunicación como whatsapp, twitter no está asociado a un número de teléfono (tarjeta SIM) por lo que puede publicarse indistintamente desde varios teléfonos móviles que no necesariamente tienen que estar en la mano del dueño de la cuenta.
El caso de Pedro Sánchez se presenta en la siguiente visualización
(cc) Ferran Morales
¿Son más emisores o repetidores? ¿contestan a la gente?
Twitter se puede usar en estos tres gustos: decir nuestra opinión, retransmitir la de aquéllos a quienes seguimos (friends) o bien comentar algo dicho anteriormente. ¿Cual es el perfil de nuestros políticos?¿Varía con el tiempo? Analizando los archivos de tweets los hemos clasificado y representado en una visualización. Se han usado estos tres contornos para troquelar perfiles que se han pegado formando esculturas parecidas a árboles con tres ramas que a lo largo del tiempo han ido creciendo cada una a su ritmo. Veamos algunos ejemplos.
En el caso de Pablo Iglesias se aprecia que por regla general el más retuiteador que emisor. Por otra parte contesta algo aunque mucho menos de lo que transmite o retrasnmite. En julio la actividad es decae y en agosto no tuitea, ni un solo tweet. En estas fechas fué padre. ¿Puede un político dejar de serlo durante un mes?¿y de parecerlo?.
En el caso de Albert Ribera obtenemos el siguiente gráfico en el que se ha mantenido la misma escala del eje vertical para poder compararlo con el anterior (no se representa el mes de noviembre de 2017 porque no pudimos tener todos los tweets de ese mes). Se observa que tiene un perfil más emisor que retransmisor y que produce casi el doble de mensajes que Pablo Iglesias. En el gráfico podemos constatar que Albert Ribera apenas comenta (reply) lo que circula por la red. También se observa que en verano decae un poco su actividad pero no cesa en absoluto.
Por último vamos a comentar la visualización que hicimos en este sentido respecto de Mónica Oltra. Por una parte hemos tenido que duplicar el eje vertical para dar cabida a la gran actividad retuitadora de esta política. En efecto, a pesar de que tuitea más o menos como Pablo Iglesias (la mitad que Albert Rovira), retuita más de el doble. Es por eso que los 3200 tweets que nos ofrece el API se han consumido en unos pocos meses de este año. Otra cosa que llama la atención es la gran interactividad que muestra en comentar los tweets de la red, a veces casi el doble de lo que escribe espontáneamente.
¿Cuándo emplean los políticos Twitter?
¿Por la mañana, por la noche, durante la comida? En la siguiente visualización vemos un reloj de 24h en el que se han distribuidos los 3200 tuits de Pedro (en rojo), Mónica (azul) y Rovira (gris) y Pablo Casado (verde). Albert Rivera (en gris) y Pablo Casado (verde ) casi coinciden en horario tuitero. Es casi constante: tiene sus máximos a la hora de la cena y no alguna actividad de madrugada. Eso sí a las dos de la tarde Casado descansa para comer (como casi todos los políticos estudiado) pero Rovira parece comer con una mano y tuitear con la otra.
Gracias a él podemos deducir que Mónica empieza la jornada a las siete, con puntas de actividad a las ocho y pico y a las 10 y pico (La gráfica agrega los tuits por franjas de una hora, por ejemplo todos estos tuits se acumulan visualmente a las ocho y a las diez). No hay registro de actividad en la madrugada. Por su parte, Pedro madruga menos y es más activo sobre todo al medio día. Entre sus últimos 3200 tweets hay dos de madrugada. Uno felicitando a los ganadores de los premios Goya y otro tras los atentados de Cambrils.
Respecto de los días de la semana todos los políticos el perfil general suele bajar el ritmo el fin de semana y tuitear un 30% menos. Se han detectado dos casos disonantes. Quim Torra tuitea un 30% más que entre semana y Albert Rovira casi no cambia el ritmo. No sólo no distingue entre horas del día. Tampoco entre días de la semana.
¿Hablan de lo que preocupa a la gente personalmente?
Según el último barómetro de CIS las principales preocupaciones de los españoles son distintas si se consideran a nivel de país o a nivel personal. Por ejemplo el 65% de los españoles consideran el paro un problema para el país pero sólo un 34% de los encuestados lo consideraba un problema propio.
A partir de ahí vamos a ver qué porcentaje de veces aparecen estas palabras en los discursos de los políticos. Para ello vamos podemos usar la herramienta wordcloud que a partir del archivo con el texto de los tweets muestra una jerarquía de las palabras más frecuentes, tanto en formato de tabla como de nube de puntos. Se han eliminado previamente palabras no significativas para esta visualización (artículos, pronombres) y elementos no linguísticos (hastags, urls…).
En el caso de Pablo Iglesias, la frecuencia de aparición en sus últimos 3200 tweets puede verse en la siguiente nube
Una evaluación del porcentaje de apariciones de las palabras clave respecto del total absoluto de las palabras contenidas en 3200 tweets no es muy significativa (la más frecuente “España” representa sólo el 7% de las palabras) pero sí podemos fijarnos en la cantidad de veces que aparecen proporcionalmente entre ellas.
Así tenemos que en los tweets recogidos se da un recuento de las siguientes palabras (se han agregado las apariciones de variaciones en mayúsculas, minúsculas, géneros y número).
| Palabra | Apariciones | Proporción relativa |
| paro | 8 | 2,29% |
| corrupción | 40 | 11,46% |
| sanidad | 15 | 4,30% |
| políticos | 66 | 18,91% |
| economía | 31 | 8,88% |
| pensiones | 71 | 20,34% |
| precariedad laboral | 24 | 6,88% |
| educación | 29 | 8,31% |
| terrorismo | 4 | 1,15% |
| vivienda | 22 | 6,30% |
| inmigración | 0 | 0,00% |
| violencia contra la mujer | 19 | 5,44% |
| independentismo | 20 | 5,73% |
| mujer | 56 | 15,9% |
La misma visualización, para el caso del presidente de Cataluña arroja los siguientes resultados:
El recuento de la aparición de palabras que preocupan a la ciudadanía (en cursiva) mas otras añadidas por frecuentes en los últimos 3200 tweets de Quim Torra es
| Palabra | Apariciones | Proporción relativa |
| paro | 0 | 0,00% |
| corrupción | 0 | 0,00% |
| sanidad | 0 | 0,00% |
| políticos | 54 | 8,18% |
| economía | 0 | 0,00% |
| pensiones | 0 | 0,00% |
| precariedad laboral | 0 | 0,00% |
| educación | 0 | 0,00% |
| terrorismo | 0 | 0,00% |
| vivienda | 0 | 0,00% |
| inmigración | 0 | 0,00% |
| mujer | 4 | 0,61% |
| independentismo | 0 | 0,00% |
| Catalunya | 125 | 18,94% |
| llibertat | 71 | 10,76% |
| govern | 62 | 9,39% |
| President | 59 | 8,94% |
| polítics | 54 | 8,18% |
| presos | 53 | 8,03% |
| país | 53 | 8,03% |
| República | 47 | 7,12% |
| Barcelona | 39 | 5,91% |
| poble | 39 | 5,91% |
Obviamente, se han localizado las palabras equivalentes en catalán. Para representar estos valores se ha optado por un gráfico de barras para que tengan representación las palabras con cero apariciones.
¿Hablan los políticos en la lengua de sus seguidores?
En el caso de Quim Torra cuya inmensa mayoría de los tweets están escritos de catalán (más de 3000 de los 3200) hemos querido estudiar su archivo de followers donde indica en un campo la lengua escogida por ellos.
|
En resumen la inmensa mayoría de los tweets están escritos en una lengua que para la mayoría de los followers no es la propia (44%) o ni siquiera la entienden (24%).
En resumen: la inmensa mayoría de los tweets están escritos en una lengua que para la mayoría de los followers no es la propia (44%) o ni siquiera la entienden (24%).
¿Tienen los distintos políticos amigos en común?
Se trata de intentar ver si dos políticos escuchan fuentes comunes, si tienen una visión compartida de la realizar dentro del mundo twitter.
La herramienta usada da los diez mil amigos más recientes a los que sigue cada usuario. Cruzando los datos encontramos las siguientes cantidades de amigos comunes entre pares de políticos.
| Quim Torra | Pedro Sánchez | Albert Ribera | Mariano Rajoy | Alberto Garzón | |
| Pedro Sánchez | 10 | ||||
| Albert Ribera | 33 | 266 | |||
| Mariano Rajoy | 9 | 115 | 167 | ||
| Alberto Garzón | 24 | 129 | 129 | 24 | |
| Mónica Oltra | 28 | 237 | 228 | 62 | 224 |
(cc) Ferran Morales
Como caso curioso podemos comentar los 9 amigos en común que tienen entre Quim Torra y Mariano Rajoy en los que se puede deducir que Mariano escucha (o al menos oye) a los amigos propios de Quim y que el caso contrario no se da.
| Name | Screen name | Biography |
| Pilar Carracelas | @pilarcarracelas | Periodista addicta a Twitter. Escric i parlo sobre política a RAC1, 8TV, TV3, laSexta i DW Español i dissenyo estratègies de continguts per empreses a Sitelabs. |
| Mossos | @mossos | Mossos d’Esquadra. Departament d’Interior. Generalitat de Catalunya. Police of Catalonia. En cas d’emergència, truqueu al 112. |
| Esquerra Republicana | @Esquerra_ERC | Twitter oficial d’Esquerra Republicana de Catalunya. |
| Ernesto Ekaizer | @ErnestoEkaizer | Escritor y periodista. Analista y reportero en los diarios EL PAÍS y ARA; Las Mañanas Cuatro, TeleMadrid, la SER, Versió RAC1 y Boulevard Radio Euskadi. |
| Neus Tomàs | @neustomas | Subdirectora de eldiario.es ntomas@eldiario.es |
| Joan Tardà i Coma | @JoanTarda | Nascut a Cornellà de Llobregat, professor de Llengua i Literatura Catalanes. Membre d’Esquerra Republicana i diputat al Congrés dels Diputats |
| Carles Puigdemont | @KRLS | 130è President de Catalunya #FreeTothom #NoSurrender #CatalanRepublic |
| Gabriel Rufián | @gabrielrufian | Uno más. Diputado de @Esquerra_ERC en el Congreso. Para todos todo, para nosotros nada. Instagram: https://t.co/gfYjrm6Iz0 |
| Saül Gordillo | @saulgordillo | Periodista | Director de @CatalunyaRadio @CATinformacio @CatalunyaMusica @iCatfm i Mitjans Digitals de @CCMA_cat | Twitter personal des del gener de 2008 |
¿Se hablan entre ellos?
Es curioso como teniendo un supuesto interés común (gestionar bien un país) lejos de colaborar entre ellos los políticos se esfuerzan en lograrlo ellos pero en exclusiva, dedicando más energía a evitar que los otros lo hagan que en hacerlo ellos. Eso se refleja en la (falta de) comunicación entre ellos. Cruzando los datos podemos ver el número de tweets dirigidos entre pares son inexistentes o mínimos. A penas un par de tuits entre Pedro Sánchez felicitando a Pablo Iglesias por su paternidad.
Bueno hasta aquí el experimento de observar los tuits de los políticos. Como comenté en la exposición del trabajo los datos están ahí y a ellos nos acercamos con una pregunta que es respondida por una visualización. La visualización no es un juicio pues eso ya corre por cuenta del usuario que la mira. Las visualizaciones no hacen juicios, las hacen las personas. Así que si juzgamos que no nos gusta lo que vemos hagamos por cambiar la realidad, los datos, no tiene sentido arrancarse los ojos, disparar a la visualización.