Los retos de los DirCom ante la investigación en la Web Social

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Tal y como se desprende del European Communication Monitor de 2012, el mayor problema estratégico al que se enfrentan los profesionales de la comunicación es cómo hacer frente a la revolución digital y la web social. Así lo han afirmado más de un 46% de los DirCom encuestados.

Ante un resultado tan evidente, es oportuno realizar un análisis que no resulta igual de evidente: toda organización debe optar por participar de forma activa en los medios sociales o limitarse a obtener información relacionada con su actividad pero manteniendo un perfil bajo. Estas dos opciones forman la base de la estrategia de la comunicación online, dependen de la estrategia corporativa de la organización y ambas pueden ser totalmente válidas, siempre preferibles a la práctica de “estar por estar” que desaconseja la comunidad de expertos.

Pero ignorar la información que proviene de internet y los medios sociales (en general, el conjunto de la Web Social) nunca debe ser una opción válida. Así lo están entendiendo una gran cantidad de organizaciones en la actualidad, lo que demuestra que el mercado de la investigación en la web social haya conseguido un alto crecimiento, aunque lejos aún de la madurez y todavía plagado de dudas entre los directivos de comunicación.

En este contexto, los responsables y dirigentes de las distintas organizaciones tienen la oportunidad de, usando diferentes métodos de investigación, acceder a este conocimiento para convertirlo en información de valor estratégico, que es posible aplicar para la toma de decisiones en toda su cadena de mando, desde el máximo nivel ejecutivo hasta el nivel operativo inmediato.

La evolución natural de estas organizaciones ha sido avanzar hacia el interés por estructurar y modelar esa gran cantidad de datos disponibles por medio de una metodología sólida, incrementando así el valor de la información obtenida y reduciendo el ruido, inherente al medio digital.

Pero conseguir una metodología de investigación alineada con las herramientas no es tarea fácil por las especificidades del medio online, su nivel de ruido y su desestructuración.

Por ello, las diferentes organizaciones ya comienzan a buscar soluciones que ofrezcan también la metodología de forma integrada, y apoyada en unos indicadores numéricos. De esta forma, es posible traducir los datos originales y sus métricas (tales como menciones, número de seguidores en twitter, numero de “me gusta” en facebook, visualizaciones en youtube,…), sin significado para los no iniciados en medios online, en información de valor que esté basada en la notoriedad de marcas, en el sentimiento de las opiniones, en la identificación de líderes de opinión, en la utilidad de sus acciones de comunicación o en otras entradas totalmente comprensibles por los dirigentes y responsables.

Dentro de esta evolución natural del mercado, el siguiente paso se encuentra en las soluciones de investigación en la web social con servicios integrados, basados en herramientas sofisticadas, en metodologías que estructuren y modelen las necesidades de información, pero también en equipos humanos expertos en esta nueva disciplina de investigación, que está empezando a ser fundamental para la toma de decisiones estratégicas en cualquier organización.

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6 pensamientos en “Los retos de los DirCom ante la investigación en la Web Social

  1. No entiendo mucho lo que has escrito pero si te digo que bendita informática,como puedes ver tu madre a sus 65 años tiene ciertas nociones de los movimientos en la red.nunca creí que podía leer la prensa con mi aipad ,comunicarme a diario con mis hijos , ver fotos de mis nietos etc etc ,en una palabra, que hay que reciclarse o morir

  2. El problema es que esos equipos humanos son más caros. La investigación de la web social requiere unos conocimientos mucho más amplios de estadística que la tradicional investigación de mercados. Antes, alguien de investigación de mercados podía tener una formación en alguna ciencia social: psicología, sociología, economía…

    Pero la investigación de datos de Internet necesita más que una regresión lineal, un logit o un análisis discriminante. Para hacer análisis de sentimiento necesitas programar un scrapper que guarde cada tweet, comentario en blog, entrada en un foro… en una base de datos, no de Access precisamente, sino SQL o NoSQL. Luego tienes que cuantificar esos datos no estructurados, hacer análisis de conglomerados, usar algoritmos para establecer asociaciones, extraer la red social para detectar a los líderes de opinión, incluso si me apuras, puedes extraer no sólo los términos frecuentes sino los grupos de términos que suelen aparecer juntos, lo que nos lleva a topic modelling y métodos de estimación bayesiana.

    Nada de esto se estudia en las facultades de ciencias sociales, ni siquiera como máster. Se estudia en másters de informática. Así que, o encuentras a un informático experto en aprendizaje de máquinas y márketing, o tendrás que formar un equipo más amplio que incluya a personas de diferente formación, de investigación de mercados y márketing por un lado, y de aprendizaje de máquinas o ciencia de datos por otra. Lo que antes hacía una persona que había estudiado psicología ahora necesitas dos, de psicología y aprendizaje de máquinas. O una especializada en ambas ramas que cobrará por los dos o casi. Como es lógico. Por tanto, equipos caros y la búsqueda de ese talento tampoco será fácil.

    • Hola, Iván,
      Gracias por leer mi post y más aún por contestar, está claro que dominas el tema.
      Por responderte brevemente: actualmente hay varias iniciativas que aportan tecnología sofisticada y metodología adecuada para automatizar la investigación a partir de fuentes secundarias provenientes de internet y social media. Uno de mis proyectos, al que le he dedicado los últimos 2 años, resuelve la parte tecnológica y metodológica. De hecho el análisis de sentimiento lo tenemos resuelto usando, entre otros, el algoritmo naive bayes.
      Pero existen cuestiones que es imposible resolver con automatización, que requieren una alta especialización: saber identificar las necesidades de un cliente, concretar sus objetivos, definir los parámetros de la investigación, elaborar la lista de palabras y frases que se deben buscar, depurar el ruido de los resultados o hacer recomendaciones estrategicas, son actividades imposibles de automatizar. Mi nuevo proyecto empresarial (aún no presentado, sirva este comentario como “teaser”) precisamente resuelve estas cuestiones, y se complementa a la perfección con las tecnologías ya existentes.
      Sobre lo que comentas sobre los master, precisamente estoy preparando un temario especifico de investigación en internet y social media para varios master en Latinoamerica, que en breves semanas estarán disponibles.

  3. Creo que estamos de acuerdo. Coincido contigo en que existen varias opciones para automatizar la investigación de la web. Pero quien las usa debe entender qué hacen esos algoritmos para saber cuándo fallan y hacer ajustes. Todavía hoy en día hay quienes no entienden la diferencia entre conceptos tan viejos como la correlación y la causalidad, como algunos economistas http://economia.elpais.com/economia/2013/04/19/actualidad/1366398440_370422.html (los comentarios tampoco tienen desperdicio). Todavía me encuentro con quienes creen que se puede hacer correlaciones entre variables nominales, sólo porque SPSS no da error. Si esta relajación, falta de rigor, sucede con algo tan manido como una correlación, ¿qué no puede suceder cuando ejecutas un Naive Bayes o un random forest?

    Por tanto, sigo pensando que o tienes un equipo más amplio que antes, con gente de investigación de mercados y gente de estadística, matemáticas o informática, o encuentras a alquien que reúna los dos perfiles y cobre por los dos. En cualquier caso, el equipo es más caro porque los análisis son más complejos.

    Por lo que veo en tus proyectos, apuntas a eso mismo: un equipo multidisciplinar. En tu caso, una empresa dedicada a los algoritmos, procesamiento y análisis de datos, y otra con un contacto más cercano al cliente para definir los objetivos y la estrategia general para abordar el problema. Antes sólo necesitarías uno, porque quien ha estudiado psicología, sociología o investigación de mercados sabe hacer un regresión, un logit o preparar un cuestionario.

    Sobre los másters, tengo una curiosidad. ¿Por qué en América y no en España? ¿No has encontrado universidades españoles que apoyen estas iniciativas?

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