Del debate electoral a su proyección en Twitter

El 4 de Noviembre de 2019, a pocos días de las elecciones generales, 8.6 millones de telespectadores enchufaron la TV para ver el debate entre los 5 líderes políticos de los principales partidos. Twitter se hizo eco de la opinión generada por la ciudadanía y 1.2 millones de tweets se publicaron. Profundizando en este instante concreto, se estudia el alcance de los partidos y sus interacciones.
El 4 de Noviembre de 2019, a pocos días de las elecciones generales, 8.6 millones de telespectadores enchufaron la TV para ver el debate entre los 5 líderes políticos de los principales partidos. Twitter se hizo eco de la opinión generada por la ciudadanía y 1.2 millones de tweets se publicaron. Profundizando en este instante concreto, se estudia el alcance de los partidos y sus interacciones.

El Lunes 4 de Noviembre de 2019, 8.6 millones de telespectadores enchufaron la TV para ver el #Debate4N y poder contrastar de primera mano cada una de las propuestas de los candidatos a presidir España. Más de 280 mil usuarios generaron una conversación de 1.2 millones tweets (entre rtweets y tweets originales) que pudieron reflejar la realidad política del momento.

A los inicios del debate, a las 22:00 h, Pedro Sánchez junto con Albert Rivera despertaron más expectativas. El pico de Albert no tiene porque ser favorable a él, vemos que se debió a su intervención con el Adoquín pero muchos de los tweets más viralizados fueron memes del instante. Algo similar ocurre con el pico de Pablo Iglesias, quien al confundir la palabra manada por mamada dio pie a una gran cantidad de bromas.

Fuente: API Twitter / HOMO DATUS

En términos generales, Santiago Abascal y Pablo Casado, generaron menos conversación que el resto de tertulianos.  Pablo Iglesias consiguió mayor repercusión desde el ecuador del programa hasta el final como se puede ver en el gráfico dinámico acotado a la duración del debate. En esta ocasión, se muestra las menciones  acumuladas a cada candidato. 

Fuente: API Twitter / HOMO DATUS

De la conversación que se creó en torno al debate y partiendo de la premisa que un usuario retuitea de forma afín a un tweet acorde a su opinión, es posible la generación de grafos para determinar cada una de las comunidades que participaron. Cada punto es un usuario y las conexiones entre puntos representa la acción de retuitear. Las fronteras entre grupos las determina un algoritmo y la identificación de cada uno se hace bajo el criterio de encontrar cuentas destacadas de los partidos políticos en los centroides de las agrupaciones.

Fuente: API Twitter / HOMO DATUS

Así pues del grafo se puede inducir varias ideas. A grandes rasgos, vemos dos bloques diferenciados. La izquierda y la derecha. Entre medias (más escorado a la izquierda), un tercer bloque, se trata de la mayoría de telespectadores donde circuló gran parte de los memes del debate.

Una comunidad se caracteriza por tener una fuerte interacción de retweets internamente. El hecho de que Iñigo Errejón no participó en el debate hizo que no se generarán los tweets suficientes para crear una comunidad propia. Algo parecido le ocurrió a VOX en el debate del 23 de Abril que se encontraba dentro de la comunidad del PP.

Las posiciones de los políticos dependen de dos factores:

  • De las cuentas que han retwitteado al político.
  • De las cuentas que el político ha retuiteado. 

Por ejemplo, las cuentas oficiales de Toni Cantó o Diaz Ayuso se encuentran más alejados de los centros de sus respectivas comunidades. ¿La razón?

Durante ese periodo, @Tonicanto1 y @IdiazAyuso consiguieron viralizar alguno de sus tweets y miembros de la derecha en general, de distintos grupos, los retuitearon. Aquí sus tweets:

@MasPais_ES y @ierrejon al juntarse con @compromis y otros partidos regionalistas se han acercado al grupo de los Nacionalistas. Las discrepancias en la campaña entre PSOE y UP también se vieron en el grafo. La comunidad del PSOE se ha alejado de UP respecto del debate del 23 de Abril.

En el bloque de la derecha, se ven 4 comunidades. PP, VOX, Cs y un cuarto, Jusapol. Este último, se trata de una «asociación española, formada por agentes del Cuerpo Nacional de Policía y de la Guardia Civil». Su nombre viene del acrónimo de Justicia Salarial Policial.

En el anterior debate apoyaron a Albert Rivera mientras que en este debate de 2019 algunos miembros apoyaron explícitamente a VOX como se puede ver en este enlace

Aunque del grafo se puede deducir que las comunidades más cercanas tienen más retweets entre sí. Otra forma de verlo además de saber con exactitud cuántos tweets fueron retuiteados por otras comunidades, es mediante el siguiente diagrama de acordes:

Fuente: API Twitter / HOMO DATUS

Para hacer comprensible este gráfico, pongamos un ejemplo. Los usuarios pertenecientes al grupo de UP retuitearon en orden decreciente a usuarios de la comunidad Sátira (Cerca de 17 mil tweets), Fact_check/Más País (Cerca de 7 mil) y a la comunidad de los Nacionalistas (Cerca de 7 mil). 

Por otra parte, la propagación de bulos en la red fue un elemento común, afirmaciones de los candidatos que luego fueron desmentidas por Newtral u otros, se expandieron esencialmente en las zonas afines a los candidatos. Un ejemplo de ello, puede ser este. Durante el debateSantiago Abascal mintió sobre las manadas. Aquí el video:

Rápidamente se propagó por su comunidad y poco después se propagó el desmentido, El Fact check. Sin embargo, apenas se propagó en el bloque de la derecha y el desmentido sólo fue visto por el bloque de la izquierda.

De los 1628 usuarios que propagaron el bulo y los 7566 usuarios que propagaron el desmentido, podemos ver la distribución de usuarios por comunidades:

Como conclusión, quisiera decir que al formar parte de una sociedad red en la que cada uno de nosotros somos pequeños altavoces, debemos evitar y difundir contenido poco riguroso. Sincronizamos nuestras lecturas acorde a nuestros sesgos. Esto no quiere decir que no tengamos razón, pero sí debemos tener permanentemente presente esa vocecilla que nos advierte “¿Es esta información veraz?”.

Metodología:

He considerado como mención el screen name y el nombre junto con el primer apellido. Por ejemplo, Pedro Sánchez o @sanchezcastejon son las menciones al candidato del PSOE.

El grafo de comunidades está hecho con Gephi, así como la definición de comunidades se hizo mediante la modularidad por defecto del software.

Los números asociados al diagrama de acordes representan los miles de retweets que intercambiaron cada comunidad.

Rubén Rodríguez Casañ
Futuro sociólogo pero por ahora peón de ajedrez. Trabajo en Aquaservice como analista de datos.