Influencia y el Social Network Analysis (SNA)

lio de 2011

A lo largo de esta semana he tenido la oportunidad de seguir reflexionando sobre la Influencia y su impacto, ya que a raíz del post anterior "La influencia no está relacionada con el número de seguidores"he tenido la ocasión de contar con comentarios sumamente interesantes por parte de Ignacio Gavilán (@igrgavilan), Pepe Sanchez (@pepeblogger) y Godofredo Fernández, que me han hecho profundizar aún más en la materia. 

Podría empezar este post diciendo que tanto en el mundo off-line como en el on-line, una red social es una estructura formada por individuos u organizaciones que están conectados entre sí en función de la relación que hay entre ellos. Esta interdependencia puede ser motivada por más de un tipo de relación, ya que las redes sociales funcionan a distintos niveles (amistad, trabajo, intereses comunes, creencias, ...). El Social Network Analysis (SNA) nos ayuda a comprender el funcionamiento de una red social concreta, para ello considera "nodos" a los individuos en sí y "links" a la relación que une a los distintos nodos.


Representemos una Red Social

Siguiendo un ejemplo de Michael Wu, un experto en esta materia, imaginemos una pequeña red social consistente en tan sólo 7 personas, con 3 tipos de relación entre ellas: compañeros de trabajo (en rojo), amigos de copas (en azul) y colegas de badminton (en verde). 

¿Cómo es la vida social de Michael? Puede parecer lioso pero es interesante desgranar todo el gráfico. 

Trabajo - Enlaces Rojos: En la actualidad Phil y Joe son compañeros de trabajo  entre ellos y de Michael en la empresa "X". En el pasado, Michael trabajó con Jack y Ryan en la compañía "Y", y unos años antes  Michael ya trabajó con Ryan pero también con Don en la empresa "Z". Don y Jack no se conocen porque trabajaron con Michael en empresas distintas.

Amigos de Copas - Enlaces Azules:  Michael sale de copas frecuentemente con Doug, Adam y Ryan, pero Doug y Ryan no coinciden en estas salidas. Por otro lado, Michael no sale con Phil y Jack, pero sí lo hacen entre ellos.

Colegas de Badminton - Enlaces Verdes: En todos los lugares donde ha trabajado Michael, siempre ha encontrado un compañero de badminton. Joe en la empresa "X", Jack en la empresa "Y", y Don en la empresa "Z". Michael prefiere no jugar con Ryan, Dough y Phil porque son mejores que él, pero ellos si juegan entre sí. 

El gráfico social para una red como Facebook vendría dado por la figura 2.a (en negro) donde los nodos muestran a las personas que participan en dicha red y los enlaces entre ellos pueden representar amistad o simplemente personas que se conocen por algún motivo. La red profesional vendría representada en el gráfico 2.b (en rojo) y los links muestran la relación profesional existente entre ellos. Adam y Doug no estarían en esta red profesional puesto que Michael nunca ha trabajado con ellos. De la figura 2.c (en azul) donde se muestra la relación de aquellos que salen a beber juntos, podemos destacar que Jack y Phil beben juntos pero nunca con Michael, es por ese motivo por lo que no hay links hacia Michael desde ellos y conformarían una red diferente a la de Michael en lo que a "salir a beber" se refiere. En la figura 2.d (en verde) paso algo similar, ya que solo Jack, Joe y Don forman parte de la red de badminton de Michael, y el resto formaría una red aparte.

Así pues hemos construido 4 gráficos sociales totalmente distintos a partir de una sola red social, formada por tanto sólo 8 personas. Las diferencias entre los distintos gráficos vienen definidas por los links entre los nodos, es decir las relaciones entre las personas. Por lo tanto, es sumamente importante identificar qué relaciones se están analizando cuando se está construyendo un gráfico de este tipo, puesto que si las relaciones cambian las métricas también lo hacen, y por supuesto el papel de los influyentes, tal y como expusimos en el post anterior al indicar que la influencia es un fenómeno dinámico que tiene que ver con el contexto y no con el individuo.


Pero... ¿Quién es el influyente?

Acabamos de ver como las relaciones determinan la forma del gráfico social, sin embargo como empresa hemos de identificar en cada momento (la variable  tiempo es importantísima) quienes son los influyentes en cada uno de estos gráficos para adecuar así nuestras estrategias de comunicación y marketing. Así pues, la métrica de los nodos es sumamente importante para identificar la importancia de cada usuario en la red y lo cierto es que hay muchas formas de ser importante y por ende tantas formas de medición. Aquí identifico alguna de ellas:

• Conexión: mide cuan conectado está un usuario para un tipo dado de relación, es decir número de seguidores, amigos, contactos, ... 
• Reconocimiento: mide la reputación de un usuario
• Pagerank Score: Mide la autoridad de un usuario en una materia (es el mismo algoritmo que usa Google para identificar las webs de más confianza y mostrarlas en su buscador).
• Coeficiente Cluster: la probabilidad de que dos de tus amigos tengan otro amigo común.
• Difusión: el nivel de divulgación que hace cada usuario de los contenidos.
• Centralidad: Identifica la posición del usuario en la red, cuanto más centrado esté más importante será, tal y como hemos visto anteriormente con el gráfico de Michael.

Veamos un ejemplo para entenderlo mejor. En el siguiente gráfico, el tamaño de los nodos mide el grado de conexión de cada uno de los individuos representados, el color de cada nodo -de rojo a amarillo- mide la reputación, y el color de los enlaces -de gris a rojo- nos habla sobre la fortaleza de las relaciones. Claramente, Mark_Hopkins y PaulGi son los individuos con mayor número de conexiones, sin embargo PhilS es el que tiene más reputación (ya que su nodo es el más amarillo, aunque no se aprecie bien) a pesar de tener sólo relación con 6 personas.

Si tenemos en cuenta la métrica "Centralidad" siguen siendo Mark_Hopkins y PaulGi los que están más centrados en el gráfico, sin embargo PhilS tiene unas relaciones más fuertes que los primeros tal y como muestran los links más marcados y oscuros.

Este análisis viene nuevamente a demostrar que el número de  seguidores no está necesariamente relacionado con la influencia. Así pues, como empresa debemos identificar a priori que tipo de relación estamos buscando entre los distintos usuarios, una vez hecho esto, si queremos hacer una acción de marketing masivo o generar un buzz sobre una temática..., deberemos recurrir a Mark_Hopkins y PaulGi, pero si buscamos fomento de confianza sobre nuestro producto, puede que PhilS sea el influyente que necesitamos.

Fuente:Boomiac.com