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Estudios sobre el Mensaje Periodístico
Vol. 19, Núm. 1 (2013) 347364
ISSN: 11341629
http://dx.doi.org/10.5209/rev_ESMP.2013.v19.n1.42526
Audiencias televisivas y líderes de opinión en
Twitter. Caso de estudio: El Barco
Luis DELTELL ESCOLAR
Universidad Complutense de Madrid
ldeltell@ccinf.ucm.es
Florencia CLAES
Universidad Complutense de Madrid
florencia.claes@gmail.com
José Miguel OSTESO LÓPEZ
Universidad Complutense de Madrid
osteso@gmail.com
Recibido: 24/05/2012
Aceptado: 03/12/2012
Resumen
Este artículo presenta los resultados de una medición de flujo de tweets y su análisis posterior. Seguimos
los modelos de predicción política ya utilizados para las campañas electorales por investigadores y au
tores previos. Proponemos también un análisis y una metodología de estudio de la tipología de los nue
vos líderes de opinión en Twitter que surgen en la audiencia social. Para la realización de este trabajo se
ha tomado el capítulo 26 de El barco. Este programa de televisión es el primero que realiza una estrate
gia de Marketing 360º y una campaña propia en Twitter. El barco es una de las series de ficción con
mayor índice de audiencia de nativos digitales. Esto permite analizar con mayor precisión a los especta
dores e identificarlos como parte de la audiencia creativa.
Palabras clave: Twitter, audiencia, audiencia social, red social, nativos digitales, televisión.
TV Audiences and Thought Leaders in Twitter. Case Study El Barco
Abstract
Our research is based a study that was carried out to measure audience tracking on TV by using Twitter.
We started from models previously used by authors and researchers to predict the outcome of political
elections. We also propose an analysis and study methodology for the topology of the new thought lead
ers in Twitter who arise in the social audiences setting. In order to create this paper, we chose to analyze
chapter 26 of the Spanish ‘El barco’. It is the first one to make use of a 360º marketing campaign as well
as an independent campaign on Twitter. ‘El barco’ is one of the series with the broadest audience com
prised by digital natives. This fact allows us to accurately encompass its viewers as part of the creative
audiences community.
Keywords: Twitter, Audience, Social Audiences, social networks, digital natives, television.
Referencia normalizada
CLAES, Florencia; OSTESO LÓPEZ, José Miguel; y DELTELL ESCOLAR, Luis (2013): “Audiencias
televisivas y líderes de opinión en Twitter. Caso de estudio: El Barco”. Estudios sobre el mensaje perio
dístico. Vol. 19, Núm. 1, págs.: 347364. Madrid, Servicio de Publicaciones de la Universidad Complu
tense.
Sumario: 1. Introducción y estado de la cuestión. 2. Material y campo de estudio. 2.1. Metodología. 3.
Análisis y resultados; 3.1. Líderes de opinión durante la emisión; 3.2. Análisis de la tipología de los lí
deres de opinión durante la emisión de El barco. 4. Discusión y conclusiones. 5. Referencias bibliográ
ficas. 6. Apoyos y agradecimientos.
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1. Introducción y estado de la cuestión
Este artículo presenta las conclusiones de un trabajo e investigación sobre Twitter y
la medición de audiencias y creación de líderes de opinión. Este proyecto se realiza
desde dos perspectivas distintas: primero un análisis cuantitativo sobre Twitter y su re
lación con las mediciones de audiencias televisivas tradicionales y segundo un análi
sis cualitativo sobre los líderes de opinión que surgen en Twitter en torno a a
programas de televisión tanto de ficción como periodísticos.
Desde hace tres años se están realizado importantes trabajos de investigación y se
han publicado diversos artículos sobre la medición de audiencia de televisión medida
por Twitter (Ferreras Rodríguez, 2011: 125), y sobre los líderes de opinión que se
forman a través de dicha red de microblogging (Marwick y Boyd, 2011:139157; Said
Hung y Arcila Calderón, 2011: 75100) y las redes sociales (Jensen, 2009). Nuestro
trabajo pretende ahondar más en estos dos temas centrándonos en un caso concreto:
la posible medición de audiencias televisivas (de forma cuantitativa) por medio de
Twitter y el análisis cualitativo de los líderes de opinión que surgen en Twitter du
rante la emisión de un programa televisivo.
Twitter es, como se sabe, un sitio web que se encuentra en el entorno de las redes
sociales y el microblogging. Este se basa en breves mensajes de solo 140 caracteres
llamados tweet o tweets. Entre sus herramientas y opciones más populares se encuentra
la de seguimiento o agrupación de tweets que versan sobre un determinado tema. Esta
se denomina hashtag
1
(escrito gráficamente con el símbolo almohadilla; #). Su cono
cimiento es básico para el correcto, ágil y elemental manejo del sitio. Así, en cada
instante, las personas que entren en Twitter pueden seguir y conocer los temas cen
trales de actualidad de ese momento (temas del momento o Trending Topics). Estos se
crean por el uso masivo de un mismo hashtag o de una misma palabra por muchos
usuarios, a veces miles. Twitter es una de las compañías que más está influyendo en
el periodismo y en la creación de líderes de opinión social.
Nuestro proyecto de investigación consiste en seguir, contabilizar y analizar cada
uno de los tweets generados en Twitter durante el momento de emisión del capítulo vi
gésimo sexto de la serie El barco, titulado “Mentiras y Cabaret”
2
y emitido el 1 de
diciembre de 2011 de 22:33 a 0:21 horas por Antena 3. Se agrupan en dos hashtags
independientes: #elbarco y #elbarco26. En total se capturaron 3.344 tweets durante la
emisión del programa.
La primera hipótesis que planteamos es que debe existir una relación entre el nú
mero de tweets por minuto (el flujo de los mismos) con la audiencia real (medida por
sistemas tradicionales de encuestas y audímetros). Para verificarla, se contabilizaron
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1
Hashtag: Son palabras claves para poder etiquetar los tweets. Comienzan por el carácter
# que va seguido de la etiqueta (#etiqueta). Se utilizan para poder agrupar información re
lacionada y sobre todo en los eventos en los que se utiliza Twitter. Para más información vi
sitar: http://www.barriblog.com/index.php/2009/09/30/definiendotwitterenpocaspalabras/
2
El guion de este capítulo fue escrito por Gonzalo Navas y Esther Martínez Lobato. Quere
mos mostrar el agradecimiento a GloboMedia por facilitarnos el texto original del capítulo
así como la versión novena y última antes de la grabación del capítulo.
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los tweets y se situaron en una línea de tiempo. Del mismo modo, se solicitó al Gabi
nete de Estudios de la Comunicación Audiovisual (GECA), los datos de audiencia de
ese día y de esa franja horaria. Nuestra hipótesis inicial consiste en que debe existir
una equivalencia entre los tweets emitidos y la audiencia del programa. Estimamos que
hay una relación y que ambas gráficas deben ser semejantes.
Esta hipótesis la planteamos por varios motivos, primero basándonos en la litera
tura científica en torno a Twitter y la predicción en las campañas electorales: Así en
las elecciones alemanas de 2009, Tumasjan, Sprenger, Sandner y Welp (2010: 178
185) escriben una teoría, basándose en los líderes de opinión surgidos en esta red so
cial y en la prensa, que parece relacionar el número de mensajes y de seguidores de
los usuarios de Twitter de los cabezas de lista con los resultados finales de las vota
ciones. En un estudio similar para las elecciones de 2010 en Suecia, Anders Olof Lars
son y Hallvard Moe (2011: web) y en las elecciones de 2011 en España Deltell (2012)
confirman parte de esta formulación, aunque ambos análisis no tienen en cuenta al
periodismo tradicional. Nosotros proponemos utilizar este método cuantitativo de pre
dicción electoral para el cálculo de audiencias televisivas que después compararemos
con los datos de GECA.
Además, la metodología cuantitativa que proponemos es similar a la que realizan
páginas especializadas en política –como www.politweets.es (de seguimiento de po
líticos españoles), www.politweet.org (política de Malasia), www.politics1.com (po
lítica de EE.UU.) y otras. Se trata de seguir la emisión de un programa y medir: el flujo
de mensajes, el número de retweets y menciones
3
, y el impacto de los tweets en los se
guidores. Hemos analizado asimismo la metodología que utiliza la investigadora de
la Universidad Carlos III de Madrid, María Luz Congosto (www.barriblog.com).
Nuestro siguiente objetivo consiste en estudiar los líderes de opinión que se forman
durante la emisión. Pero, para estudiar a estos no tomaremos solo el número de se
guidores que tienen, opción que proponen los investigadores Elías Said Hung y Car
los Arcila Calderón (2011: 75100), sino que incluiremos las veces que son
mencionados y retwitteados durante la emisión del programa, como hacen los siste
mas de predicción electoral por Twitter. Dicho de otro modo, consideramos que los lí
deres de opinión en relación a la emisión de contenidos de ficción o periodísticos en
televisión no son solo aquellos que tienen más seguidores, sino también aquellos que
consiguen que su mensaje se difunda más y sea más veces repetido y celebrado por
otros usuarios, algo que parece confirmado en los análisis de Twitter para líderes de
opinión en el campo de política, como muestra Aparaschivei (2011: 3960) y las con
sultorías de seguimientos de políticos en la red, como www.politweets.com
4
.
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Retweet: Retransmisión de tweets. Se utiliza para difundir mensajes interesantes vistos en
Twitter de forma que se propaguen por las distintas subredes de Twitter. Menciones en Twit
ter: consisten en nombrar en un tweet a otro usuario, a modo de respuesta o cita.
http://www.barriblog.com/index.php/2009/09/30/definiendotwitterenpocaspalabras/
4
Aunque existen muchas páginas citamos esta porque se centra en el sistema político espa
ñol y es el sitio de referencia en el análisis del Internet político.
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Para la obtención de los datos de Twitter tenemos en cuenta las siguientes aplica
ciones, cuyas posibilidades detallaremos en la metodología: buscador avanzado de
Twitter, Tweetwally, TopsyAnalytics, Tweettronics
, Trendistic, FollowTheHashtag,
RetweetRank. Sin embargo, todas ellas ofrecen un margen de error amplio y comen
ten olvidos y fallos. Para evitar estos, optamos por un seguimiento exhaustivo de Twit
ter durante la emisión del capítulo vigésimo sexto de El barco. Capturamos, copiamos
y analizamos cada uno de los tweets generados por los usuarios con los dos hashtags
posibles: #elbarco y #elbarco26.
Nuestro propósito en este trabajo de investigación es mostrar si existe una rela
ción entre el número de tweets surgidos durante la emisión de un programa de televi
sión y la audiencia de la misma y, de darse esa relación, elaborar un sistema de
medición alejado de los modelos tradicionales. Además, queremos abordar el estudio
de los líderes de opinión que se producen en el momento de la emisión de la serie y
si esto motiva y genera mayor actividad en torno a dicho episodio.
2. Material y campo de estudio
La serie El barco es concebida como la primeria serie española con una estrategia de
marketing 360º plena. Es decir, se realizan las acciones necesarias para integrar todos
los medios, canales y pantallas que se encuentren al alcance del target de la serie, cre
ando un tejido de inmersión para el espectador y valiéndose de las iniciativas ‘trans
media’; esto es, narración de tales dimensiones que no pueda confiarse a un único
medio (Jenkins, 2009). La estrategia de El barco no es satisfacer simplemente a los es
pectadores televisivos sino, sobre todo, atender al fenómeno de las dos pantallas, que
consiste en el consumo televisivo simultáneamente al uso del ordenador / portátil /
tablet o teléfono móvil. Los creadores de la serie proponen una nueva forma de con
sumir su producto.
Así la elección de la temática de El barco y de los actores escogidos para el reparto,
se dirige a los llamados nativos digitales (Prensky, 2001:16) y al nuevo modelo de
consumo de éstos (García García y Gertrudix, 2009: 730). La serie está producida en
España por Globomedia y se emite desde enero de 2011. Un 41,9% de su audiencia
está formado por espectadores entre los 25 y los 44 años de edad y, además, un 25%
son espectadores menores de 24 años (datos de GECA). Es decir, dos tercios de su pú
blico habitual se encuentran en la franja de edad de mayor uso de la web social.
Al ser una serie creada una vez que las redes sociales están ya implantadas, nos pa
rece un objeto de estudio ideal para comprobar la interrelación entre esas, a priori,
dos audiencias: la televisiva y la social vía web. También es destacable en este sentido
su origen español, ya que entendemos que, por sus códigos localistas, puede conectar
mejor con una audiencia nacional, y fomentar un debate mayor en Twitter que otras
propuestas foráneas.
El medio dominado por los jóvenes es indiscutiblemente Internet y sus redes so
ciales, como así defienden Patricia NúñezGómez, María Luisa GarcíaGuardia y
Luisa HermidaAyala (2012). De esta forma, la relación que debe surgir entre la ca
dena y los telespectadores se plantea más allá de la emisión del capítulo, permitiendo
tener a la audiencia pendiente durante toda la semana y sobre todo durante la emisión
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del programa. La audiencia comparte a lo largo de esos días sus sensaciones e in
quietudes con respecto a la serie, a través de las redes sociales y otros medios a su al
cance, y es a esto a lo que se ha dado en llamar Televisión Social (Bulkeley, 2010: web)
y si específicamente nos centramos en los comentarios generados en Twitter, habla
mos de teletwitting (Fernández, 2011: web), práctica cada vez más extendida
5
.
Eduardo Prádanos, director de comunicación de Play Televisión
6
explica que la
Televisión Social aumenta el consumo de TV en directo y el tráfico interactivo, en
grandece la marca y fideliza la audiencia. Para generar esto, los creadores de El barco
han desarrollado diferentes productos transmedia, que propician el ambiente de in
mersión y el fenómeno fan en torno a la serie: Twittersodios
7
, videojuego online, pre
sencia en redes sociales Twitter, Facebook, Tuenti, blog de Antena 3, web de la serie.
Una iniciativa pionera en España ha sido la de los twittersodios de El barco, que han
tenido un gran éxito en la Red. Play Televisión ha hecho algo que parece muy sencillo,
pero que ha resultado muy eficaz: crear en Twitter los perfiles de los personajes de la
serie, controlados por guionistas. Una hora antes de la emisión del capítulo en televisión
se pone en marcha el twittersodio, que cuenta con tramas propias que no aparecen en la
serie, aprovechando el material descartado por la productora. Los usuarios interactúan
con los personajes y se sienten partícipes de la historia, porque esos personajes les res
ponden. Los twittersodios están guionizados en parte; se prepara con antelación una
serie de ‘tuits’ para cada uno de los personajes, pero los guionistas tienen libertad de ir
jugando según las respuestas que obtengan de los fans (Prádanos, 2011: web).
Esto genera un gran movimiento en la Red, muchos usuarios se han creado ex pro
feso el perfil de Twitter para poder participar de los Twittersodios
7
, lo que supuso el co
mienzo de la comunidad El barco en Twitter. El barco, se transformó en la primera serie
española que generó con sus Twittersodios un movimiento de red social en Twitter.
La “audiencia creativa” es un concepto esbozado por M. Castells (2011) que mues
tra de forma clara el nuevo modelo de audiencia que se espera surja con Internet y muy
especialmente con las redes sociales. El espectador deja de ser un mero lector pasivo
de textos audiovisuales para convertirse en un creador de respuestas y de nuevos tex
tos transmedia. Una de las respuestas que tiene el espectador es usar Twitter y gene
rar con sus tweets opinión y discusión sobre un tema televisivo.
La forma de microblogging propuesta por Twitter, la facilidad de acceder a los temas
del momento y la posibilidad de seguir y conocer las opiniones de otros (tanto los per
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5
Sobre la integración se puede consultar en: http://blog.es.twitter.com/2011/03/teletwitter
twitterseintegrala.html
6
Play Televisión: empresa dedicada a producir contenidos Transmedia, Crossmedia y Multi
plataforma para producciones audiovisuales
7
Twittersodios: son episodios de la serie televisiva El Barco desarrollados en Twitter durante
la hora previa a la emisión en antena del capítulo semanal. En ellos, los protagonistas de la
historia son recreados en la red para interactuar entre sí y con sus seguidores. FERNÁN
DEZ MATEOS, Paula, “La televisión social en España: los “twittersodios” de El Barco”,
Viernes Digital, 21/10/2011 disponible en: http://1.diariodepracticasuc3m.com/articulo_im
primir.asp?idarticulo=28&accion=
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sonajes, fans, seguidores o desconocidos) convierten a esta red en la más propicia para
el desarrollo de la televisión y la audiencia sociales. Dentro de la iniciativa transmedia
también se han creado perfiles tanto de la serie como del mismo barco (Barco Escuela
Estrella Polar) en Facebook y Tuenti. Estas cuentas alertan a sus seguidores y amigos
de las próximas emisiones, tramas, fotos, concursos, y otras actividades tanto de la ca
dena como de los actores, que tengan relación con el target. A diferencia de Twitter, los
usuarios de estas redes no tienen el mismo nivel de interacción; sí contribuyen a la co
munidad y al efecto fan, pero no tanto a la audiencia creativa.
A modo ilustrativo, mencionamos que en Tuenti, en el mes de diciembre de 2011,
el perfil de la serie contaba con 98.885 seguidores y en Facebook sumaba 495.203.
Twitter, al poseer también los perfiles de los personajes principales, la serie y el mismo
barco, suma un total de 343.932 seguidores (los datos aparecerán desglosados en la
tabla 3). Este número no es necesariamente el total de seguidores de la serie, ya que
un mismo usuario puede seguir a varios personajes simultáneamente, entonces el nú
mero de seguidores es previsiblemente menor. A pesar de que este no supera a los se
guidores de Facebook, debemos recordar que para leer el contenido de los perfiles, no
hace falta ser seguidor, por lo que los que acceden a esa información son potencial
mente muchos más.
La serie El barco nos permite estudiar no solo un programa de ficción televisiva,
sino una producción creada dentro de la Televisión Social y que anima a su audiencia
al uso de dos pantallas y a la participación en directo desde Twitter.
2.1. Metodología
Nuestra investigación se realiza con dos metodologías diversas, la primera cuantita
tiva y la segunda cualitativa: con la primera de ellas estudiamos el flujo de tweets y
su relación con la audiencia de televisión y con la segunda analizamos de forma cua
litativa a cada líder de opinión que surge en Twitter durante la emisión del programa.
Para el estudio cuantitativo utilizamos los métodos de predicción en Twitter pre
sentados en el trabajo de Tumasjan, Sprenger, Sandner y Welp (2010: 178185). Ade
más de diversas herramientas en línea y páginas web que detallamos y explicamos, sin
las cuales sería imposible estudiar el flujo de tweets en tiempo real.
La muestra sobre la que se centra el análisis, se basa en los tweets capturados du
rante la emisión del capítulo 26 de la serie El barco, poseedores de alguno de estos
hashtags: #elbarco y/o #elbarco26. Desde la cadena y los Twittersodios se fomenta e
invita a los usuarios a la inclusión de ambos. Utilizando esta estrategia, El barco ha
llegado a ser Trending Topic nacional y mundial
8
.
Para poder contar con la muestra, primero recurrimos a las herramientas ya utiliza
das por otros investigadores
9
. Estas nos permitieron saber a qué volumen de tweets po
dríamos enfrentarnos. Las herramientas de TopsyLabs (topsylabs.com), Tweettronics
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Información proporcionada por Eduardo Prádanos, responsable de Comunicación de Play
Televisión y creador de los Twittersodios, mediante entrevista a los autores del artículo.
9
Twerpscan, Tweetstat, Twitalyzer, Tweeteffect, TwitterCounter y RetweetRank; herramien
tas utilizadas por Said Hung y Arcila Calderónn en su artículo sobre “Líderes de opinión en
Colombia, Venezuela e Irán. El caso de los 20 usuarios más vistos en Twitter.”
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(www.tweettronics.com) y Trendistic (trendistic.indextank.com), que monitorizan el
uso de un hashtag a lo largo de un período, nos demostraron que el uso de #elbarco y
#elbarco26 tuvieron su pico el día de la emisión del capítulo, el 1 de diciembre de 2011,
mientras que el resto de la semana su uso se mantenía bajo. El problema con estas he
rramientas online es que no hacen posible acotar el período de análisis a las horas de
emisión del capítulo en cuestión, siendo su unidad mínima de tiempo 24 horas.
La herramienta Retweet Rank nos da la información sobre cuánto se retwittea a un
usuario, permitiéndonos saber el impacto que este tiene sobre otros. El obstáculo
vuelve a ser el mismo: la limitación de tiempo y la imposibilidad de buscar retweets
por hashtag.
Otra forma para conocer la cantidad de tweets generados por los usuarios, es Fo
llow the Hashtag (www.followthehashtag.com) que permite ver los diez usuarios que
más han escrito un hashtag determinado, en un período mínimo de 24 horas. Si bien
esta herramienta nos fue útil para tener una idea de la cantidad de tweets que nos exis
tían, el hecho de no poder limitar la búsqueda a las dos horas de emisión del programa
volvía a ser un problema. Igualmente, nos valió para ver cómo sigue el movimiento
en Twitter ya pasada la emisión del programa: la gente continúa utilizando los has
htags seleccionados.
Por último, recurrimos a Tweetwally (www.tweetwally.com). Esta web permite la
visualización agrupada, fuera de Twitter, de todos los mensajes que contengan un de
terminado hashtag. Su mayor problema es que su interfaz no llega a mostrar la tota
lidad de los mensajes generados. Esto nos llevó a la necesidad de una captura de forma
manual de todos los tweets generados.
Después de considerar las posibilidades que nos brindan las herramientas online,
entendimos que ninguna nos permitía la recuperación de todos los tweets creados
sobre un mismo hashtag en un determinado tiempo. Así que, recurrimos a capturar
los directamente de Twitter, con ayuda de su buscador avanzado, dentro del horario de
emisión del programa, y contar directamente con la fuente para su análisis.
Una vez capturados los 1.601 mensajes que contenían “#elbarco” y los 1.743 de
“#elbarco26”, generados entre las 22:33 del 1 de diciembre de 2011 y las 0:20 del día
siguiente, se procede a verificar el contenido de los mismos para su tabulación: nom
bre de los usuarios y cantidad de tweets emitidos por cada uno, número de veces que
se retwitteaba un mensaje, menciones y respuestas, a lo largo del período de emisión.
En total se analiza el contenido de 3.344 tweets. Los usuarios únicos fueron 2.293,
divididos del siguiente modo: 1.450 escribieron con el hashtag “#elbarco26” y 843 lo
hicieron con el indicativo “#elbarco”. El resto de tweets (1.051) incluían los dos has
htags que proponía la cadena de televisión.
No menos importante es el análisis cualitativo que proponemos de los líderes de opi
nión que despuntaron. Para analizar a los creadores de opinión tenemos en cuenta el tra
bajo publicado por Said Hung y Arcila Calderón (2011: 75100) y los modelos de
relación entre el usuario y los medios de comunicación que presenta Castells (2011).
Además, planteamos un nuevo modelo de análisis metodológico basado no solo en
el número de seguidores, sino en el número de veces que son mencionados y retwit
teados los usuarios durante la emisión del programa televisivo. Es decir, pretendemos
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valorar la actividad y el impacto de los tweets para generar opinión y discusión en
torno al capítulo televisivo.
3. Análisis y resultados
Partimos de los datos recabados en Twitter y los proporcionados por GECA relativos
al número total de espectadores y su evolución minuto a minuto durante la emisión del
capítulo 26 de la serie El barco. El primer dato destacado es que la cantidad total de
tweets asociados a cada hashtag oficial del programa es minúscula en comparación
con los datos de audiencia televisiva. Nuestro registro de tweets contabiliza 3.344
mensajes, frente a los cerca de 3.163.000 espectadores en que GECA cifra la audien
cia del episodio sometido a análisis.
Figura 1. Audiencia televisiva clásica frente a actividad en Twitter. Elaboración propia
Como se desprende de la figura 1, las audiencias social (cuya cuantificación im
plica la emisión de tweets y, por tanto, es activa y creativa) y televisiva (esencialmente
pasiva, cuantificada por GECA mediante los datos proporcionados por Kantar Media
y el parque de audímetros en España) no admiten comparación alguna en términos
cuantitativos globales. La diferencia absoluta entre ambas curvas es tal, que la co
rrespondiente a la actividad en Twitter (sumando los dos hashtags) solo es visible en
una escala logarítmica. De ello concluimos que Twitter, en la actualidad, no puede ser
considerado, a efectos prácticos, un indicador fiable de audiencia global.
Observando no la cantidad de espectadores o tweets, sino la forma de los datos, en
contramos que las formas de las curvas de audiencias televisiva y social tampoco coin
ciden. Habida cuenta de la diferencia de volumen entre espectadores de TV y usuarios
de la red de microblogging, cabría aún considerar si los aumentos y disminuciones pun
tuales de audiencia tienen alguna correspondencia. Comparando la gráfica del minuto
a minuto de GECA y la de actividad en Twitter, llegamos a la conclusión de que no hay
tal coincidencia. Solo se observa relación al comenzar el gran bloque publicitario cen
tral, momento en el que tanto espectadores como usuarios de Twitter disminuyen no
tablemente su actividad. Durante los 15 minutos de pausa publicitaria, frente a lo
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esperable (un aumento de tweets para comentar lo emitido hasta el momento y dialo
gar sobre ello), se registra una caída de actividad en Twitter (figura 2), sin llegar a ser
tan drástica como la de espectadores televisivos, donde alcanza su mínimo absoluto.
El máximo de actividad en Twitter se da poco después del inicio del episodio, en
los momentos en que se plantean las tramas y se introduce un personaje nuevo (la
joven Sol, una estudiante del barco escuela interpretada por Alba Ribas). En ese mo
mento, la audiencia televisiva se halla en un proceso paulatino de incorporación hasta
alcanzar su media durante el capítulo. En el momento en que podemos considerar a
toda la audiencia televisiva incorporada (a las 22:45), es precisamente cuando se re
gistra un mínimo de tweets para ambos hashtags.
El flujo de tweets por minuto, como se observa, genera una curva irregular y arris
cada. Esta línea quebrada refleja la actividad de los dos hashtag pero como se observa
en la figura 2, la actividad de estos es similar (analizaremos más adelante las diferen
cias). Para entender las subidas y bajadas en la actividad en Twitter durante a la emi
sión del capítulo, nos planteamos comparar la trama del capítulo con los movimientos
de la línea de actividad. Las grandes elevaciones de la gráfica no se corresponden con
los momentos principales de la trama o los nudos de los actos narrativos, sino que se
relación con la presentación de nuevos personajes, momentos musicales o partes de
contenido o referencias sexuales.
Un caso significativo para entender el flujo de tweets por minuto es el gran au
mento que se produce a las 22:41. Este no se debe a un giro inesperado de la narra
tiva del capítulo, sino que, como hemos indicado, es la presentación de un nuevo
personaje. Del mismo modo el gran descenso de actividad entre las 00:05 y 00:13 no
se corresponde con la estructura narrativa ya que en esos momentos es cuando se están
cerrando las subtramas y se producen los últimos giros del capítulo.
Figura 2. Actividad en Twitter para los hashtags #elbarco y #elbarco26. Elaboración propia
En la figura 2 podemos observar el flujo por minuto de cada hashtag. Estas líneas
quebradas relativamente similares muestran una mayor actividad para “#elbarco26”,
los usuarios que escriben con este indicador no solo son más activos en número sino
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que reaccionan antes. Escriben en el mismo momento que sucede un acontecimiento
en la serie. Es interesante observar como la actividad en Twitter comienza con el “#el
barco” y va derivando hacia el “#elbarco26”, es decir, los usuarios comienzan en el
hashtag genérico para toda la serie, pero a medida que avanza el capítulo se centran
en el particular de ese día.
Es por ello que concluimos que el comportamiento de las audiencias televisiva y
social, y sus tendencias en el minuto a minuto, no guardan relación durante el período
de emisión. La audiencia social activa de Twitter no puede identificarse en ningún
caso con la audiencia –considerada pasiva– de la televisión, y no podemos hablar de
una única audiencia transmedia.
Hemos hablado unos párrafos más arriba de lo esperable, es decir, del comporta
miento típico de los usuarios de redes sociales, aplicado a un hashtag concreto. Es
previsible que una herramienta como Twitter genere diálogo y aumente la comunica
ción horizontal entre espectadores, contribuyendo a modificar la topología clásica de
emisión broadcast (que es, por definición, vertical y unívoca, de un punto a muchos).
La extensión de la ficción a las redes sociales permite una comunicación horizontal
entre todos los receptores del contenido y entre emisor y receptores (el agente emisor
contribuye a ello creando perfiles específicos, como ya hemos comentado, tanto en
Twitter como en Facebook y Tuenti). Este comportamiento es lo que Manuel Castells
(2011) denomina audiencia creativa.
Teóricamente, el potencial de fidelización de una ficción que genere una comuni
cación horizontal fluida y continua será mucho mayor que el de una emisión tradi
cional. Esto resulta así por: 1) la retroalimentación entre emisor y receptores, factor
que convierte a cada uno de los receptores en posibles emisores, al poder ser men
cionados o retwitteados por una fuente oficial o al poder contribuir con alguna idea al
futuro de la ficción (o, al menos, creer que tiene posibilidad real de hacerlo); y 2) el
hecho de que la comunicación horizontal entre receptores sea, de por sí, por su valor
social, de fidelización.
Todo ello se basa en el supuesto
de que la comunicación horizontal
aumenta. Pero, pese a que se dan
conversaciones entre grupos de
usuarios, no se observa una conti
nuidad en los contenidos. El con
junto ordenado de tweets asociados
a un hashtag es un espacio bastante
irregular y caótico, donde cada
usuario escribe comentarios en el
sitio web, de cualquier naturaleza.
Se puede observar cómo los usua
rios, a título individual, reaccionan
a la emisión televisiva, comentando
cada uno de ellos sobre un aconteci
miento recién emitido. Estos tweets
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Tabla 1. Flujo de tweets generado a raíz de
un acontecimiento durante la emisión
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se amontonan uno tras otro, pero no
terminan de provocar un debate
entre los usuarios activos.
La tabla 1 reproduce una serie
consecutiva de tweets en la que se
puede observar la reacción simultá
nea por parte de varios usuarios a un
único evento de la ficción. La poten
cial comunicación horizontal, así
pues, no se concreta, y el fenómeno
de retroalimentación entre receptores
y emisor queda minimizado y prác
ticamente anulado. Las agrupaciones
de temas mediante los hashtags faci
litan a los usuarios la posibilidad de
debatir sobre un tema. El segui
miento que realizamos de estas agru
paciones y su posterior análisis no
nos permiten concluir que exista una
audiencia social fiel.
3.1. Líderes de opinión durante la emisión
Uno de los temas centrales de Twitter es descubrir quiénes son los líderes de opinión
y cómo influyen estos en los usuarios de la red de microblogging. Existen varios au
tores que se han esforzado por entender este mecanismo. Dos de ellos lo abordan
desde una óptica general de todas las redes sociales: Manuel Castells (2011) ofrece dos
conceptos interesantes, la ya citada audiencia creativa y la “autocomunicación de
masas”, y Jensen (2009: 335337) no describe el comportamiento de los líderes, sino
cómo cada usuario de las redes sociales es en potencia un emisor múltiple.
Según estos autores, la audiencia ya no sería un sujeto pasivo y no comprometido,
sino un nuevo emisor activo y poderoso. La misión de la audiencia creativa es comu
nicar con los otros miembros de la masa creando un nuevo tejido o red que se puede
denominar autocomunicación de masas.
Said Hung y Arcila Calderón (2011: 75100) muestran que los líderes de opinión
son aquellos que tienen más seguidores y, por tanto, cuyos mensajes son recibidos por
más internautas. Curiosamente, estos autores detallan cómo los líderes de opinión de
un país pueden encontrarse fuera de ese territorio o exiliados del mismo.
En el campo de la política los líderes de opinión resultan especialmente interesan
tes. Existen diversas páginas especializadas para el seguimiento de los políticos. Estas
escogen siempre cuatro parámetros básicos: seguidores, retweets, menciones y tweets
escritos. Un ejemplo de este modelo se encuentra, como hemos dicho, en www.polit
weets.es.
Al medir las audiencias televisivas nos encontramos con varios obstáculos: El pri
mero de ellos es que para nosotros el líder de opinión debe serlo durante la emisión
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del programa. Es decir, consideramos importante el número de potenciales seguido
res, pero lo que realmente nos interesa es saber cuántos de esos seguidores se en
cuentran viendo el programa de televisión. Por ello, para descubrir a los líderes de
opinión, nos parecen más relevantes los retweets y las menciones que se producen de
cada tweet durante la emisión del programa. Es decir, para nosotros los líderes son en
primer lugar aquellos que motivan a otros internautas a hablar y escribir sobre la serie
que se está emitiendo en ese momento.
En la mayoría de los trabajos se considera que los tweets escritos demuestran la par
ticipación y la importancia del líder de opinión. Así, muchos autores y consultorías de
política en Twitter utilizan este dato para elaborar una jerarquía de actividad y de li
derazgo. Sin embargo, en nuestro estudio observamos que la mayor escritura de twe
ets no garantiza en absoluto un mayor liderazgo o una mayor respuesta por parte de
otros usuarios o de los seguidores.
Por ello, elaboramos un ratio de eficiencia. Los líderes de opinión más eficientes
no son los que más escriben sino aquellos que logran que sus tweets sean más veces
retwitteados o mencionados por otro. Este ratio se obtiene de dividir el número de ret
weets y menciones entre el número tweets emitidos durante la programación, y se ex
presa en tanto por ciento. La eficiencia nos permite calcular una tasa o índice de
efectividad [total de retweets / (total de tweets + menciones del usuario)] como se re
fleja en la tabla 2.
Tabla 2. Perfil de los líderes y su actividad durante la emisión. Elaboración propia
Tabla 3. Análisis de actividad de los líderes. Elaboración propia
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Por último, al elaborar la tabla de los usuarios más activos y más seguidos (tabla
3) incluimos un factor de impacto. Este factor hace referencia a la potencial expansión
de lectura de los tweets de un emisor gracias a los retweets del resto de la comunidad.
Es un parámetro proporcional al número de seguidores del emisor y de los retweets.
Este indicador se muestra en tanto por ciento.
3.2. Análisis de la tipología de los líderes de opinión durante la emisión de El
barco
Presentamos una tipología detallada de los líderes de opinión. Para elaborar este es
tudio, utilizamos los perfiles de estos en Twitter. Algunos de ellos son institucionales
(es decir, pertenecen o han sido creados ex profeso por la productora para esta serie)
y otros son personales. Incluimos los perfiles de alguno de los actores como persona
les, diferenciándolos de las cuentas de los personajes protagonistas, que pertenecen a
la categoría institucional.
Además, estudiamos el nivel de personalización del perfil, el idioma y el registro
lingüístico utilizados, si mantienen o no los tweets publicados y la cantidad de segui
dores.
Podemos apreciar que el 40% de los perfiles que consideramos como líderes de
opinión, son construidos para los Twittersodios desde la productora de la serie.
Esto nos confirma el buen resultado del trabajo realizado, ya que consiguen pro
mover comentarios y debates en Twitter sobre la serie. El resto de los líderes de
opinión, son usuarios de tipo personal, aunque uno de ellos, SomosVilmares, es
construido por varias personas, seguidoras de la pareja Vilma y Palomares en la
ficción televisiva.
Todos los usuarios analizados tienen como residencia España.
El 100% de los usuarios utilizan el castellano como lengua en los mensajes, pero
el 5,5% escribe en una lengua diferente al castellano (catalán/mallorquín), fuera
del horario de emisión. También se percibe el uso de palabras inventadas o pro
pias del lenguaje SMS.
El 100% de los usuarios tienen sus perfiles visibles y de acceso libre.
Los usuarios institucionales tienen caracterizado su perfil con fotografías rela
cionadas con su papel en la serie, y es fácilmente identificable su perfil como per
sonaje de la misma.
Los usuarios personales tienen su Twitter acondicionado con fotografías y frases
que los definen. Esta personalización del perfil va en relación al nivel de uso de
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la herramienta: a más cantidad de tweets emitidos, más trabajo en el diseño del
perfil tiene.
El 20% de los usuarios personales es altamente seguidor de la serie, ya que tie
nen como foto del perfil o fondo, fotos de la ficción.
El 100% de los usuarios no reniega de sus tweets, ya que no los borra una vez con
cluido el programa. Hasta la fecha (1 de marzo de 2012), mantienen sus comen
tarios.
De los usuarios personales destacamos lo siguiente:
El 90% son jóvenes entre 20 y 30 años, y el 10% restante ronda los 40 años de
edad.
El 80% son mujeres.
El 90% ha creado su cuenta durante el año 2011, y un 20% lo ha hecho ex pro
feso para escribir sobre la serie.
El 20% solo escribe sobre El barco, siendo los días de mayor cantidad de tweets
los de emisión del programa. Son perfiles personales creados ex profeso para se
guir la serie.
El 60% escribe más de 10 mensajes al día, siendo los mensajes relacionados con
El barco de carácter positivo. Este grupo también escribe mensajes sobre la serie
fuera del horario de emisión sin utilizar necesariamente las etiquetas #elbarco y
#elbarco26, por lo que el nivel de inmersión es más difícil de medir.
El 20% escribe entre 30 y 35 mensajes diarios y el 10% alcanza los 80 de pro
medio. Este grupo comenta todo tipo de temas, momento a momento del día desde
su smartphone: vida personal, televisión, política de forma ligera, vídeos y enla
ces. Practican poco el retwitteo pero responden a sus menciones y entablan diá
logos con otros usuarios.
El 20% escribe un promedio de menos de 1 tweet al día, y curiosamente coincide
con los comentarios negativos de la serie. Observando sus mensajes vemos que
son usuarios no seguidores de El barco, con gran uso de la opción de retweet, y
cuyos tweets suelen ser sarcásticos, de crítica y no obedecen necesariamente a la
pregunta “¿Qué está pasando?”, planteada a la hora de escribir los tweets. Pode
mos apreciar este comportamiento en la cronología
10
de uno de los líderes de opi
nión en la parte superior de la tabla 4.
Tabla 4. ‘Timelines’ de un líder de opinión y una actriz. Elaboración propia
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10
Una cronología o timeline es un término utilizado para describir tweets que son ordenados cro
nológicamente en Twitter. http://support.twitter.com/articles/230579quesoncronologias
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El 70% tiene menos de 700 seguidores, correspondiendo el otro 30% a usuarios
mediáticos: actrices y un presentador de televisión. En estos casos se mezcla la vida
personal con la actividad profesional: promocionan la serie, cuentan sobre su trabajo
y hablan con amigos de temas personales, todo a la vista de cualquier usuario de Twit
ter, como contemplamos en la parte inferior de tabla 4.
Con respecto a la forma de los mensajes, podemos apreciar que la ortografía no
es perfecta, pero considerando que Twitter tiene su origen en los SMS, donde el re
sumen y las abreviaturas cuentan mucho, estos usuarios no recurren en demasía al co
nocido lenguaje SMS descrito por Hernández Pacheco y Miraflores Gómez (2003:
web), donde las palabras sufren grandes cambios y alteraciones.
Como se observa en la tipología la totalidad de la audiencia creativa del capítulo
26 de El barco se encontraba en España y utilizó durante la emisión el idioma caste
llano para comentar la serie, solo una vez concluida la emisión se utilizó el catalán
(mallorquín).
Los usuarios más seguidos son los oficiales o institucionales. Los usuarios perso
nales con más impacto son los de los actores y presentadores de televisión. También
resulta interesante el uso de los perfiles personales creados ex proceso para la serie.
Mayoritariamente la audiencia creativa es activa en Twitter. Sus perfiles están
abiertos y escriben más de diez tweets diariamente. Sus temas y conversaciones fluc
túan sobre cualquier tema de actualidad y no se centran en la televisión.
4. Discusión y conclusiones
Desde su creación en el año 2006 y muy especialmente desde las elecciones legisla
tivas estadounidenses de 2008, Twitter se ha utilizado como una fuente de predicción
electoral y de medición de posibles votantes. Los resultados en este campo son de
gran interés, como se refleja en la bibliografía científica citada. Estos datos nos per
miten postular que Twitter también puede medir otros comportamientos humanos
como las audiencias televisivas con contenidos de ficción o periodística.
Sin embargo, los datos obtenidos del seguimiento del flujo de tweets durante la
emisión del 1 de diciembre de 2011 dejan claro que en esa fecha no se puede estable
cer una relación directa entre la corriente de tweets y la audiencia real de un programa
en televisión. Al contrario, observamos que la audiencia del capítulo analizado se
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comporta de forma distinta al número de tweets por segundo. Solo existe una corre
lación en el momento de la publicidad, ya que tanto audiencia real como flujo de twe
ets descienden considerablemente.
Como hemos indicado, el comportamiento de la audiencia televisiva y el flujo de
tweets no guardan relación durante el período de emisión. La audiencia social activa
de Twitter no puede identificarse en ningún caso con la audiencia pasiva de la televi
sión y, por lo tanto, en diciembre de 2011, como se refleja en los datos expuestos en
este artículo, no existe una relación entre la audiencia transmedia y creativa con la
audiencia tradicional, medida por GECA. Por tanto, no podemos establecer un método
de medición de audiencia tradicional por medio de Twitter.
También se podía prever que el uso de Twitter fidelizaba la audiencia y que esta se
mantendría en el canal televisivo, no solo para comentar los cambios y nudos de la
trama del capítulo, sino incluso los anuncios en las pausas publicitarias. Sin embargo,
este dato (como se observa en las tablas) tampoco es cierto, ya que los usuarios de
Twitter abandonan la actividad con estos dos hashtags cuando comienza el bloque de
anunciantes.
Muy interesante resulta la tipología de los líderes de opinión. La mayoría de estos
usuarios con mayor número de seguidores y de menciones o retweets pertenece a la
cadena de televisión. Esto nos permite mostrar cómo la audiencia de El barco, aun
siendo mayoritariamente nativa digital, no se comporta como una audiencia creativa
en Twitter, sino que se limita a copiar o reproducir el modelo de comunicación tradi
cional en el que se sigue o se escucha al medio emisor.
Los líderes de opinión que no pertenecen a la cadena y que hemos denominado
como usuarios personales presentan una tipología diversa. La mayoría de ellos son
asiduos escritores de Twitter con más de diez tweets diarios; además, realizan men
ciones y retweets. Hay una presencia femenina dominante, y la gran mayoría de los
líderes son menores de 30 años.
En resumen, los autores de este artículo concluimos que la estrategia de marketing
basada en la audiencia creativa y el uso de Twitter en diciembre de 2011 no parece ser
una herramienta decisiva en el control de la audiencia televisiva tradicional y, por su
puesto, la medición del flujo de tweets por minuto durante la emisión del programa no
permite la cuantificación de la audiencia televisiva.
Ahora bien, parece evidente que el uso de Twitter y de las estrategias de marketing
basadas en la audiencia creativa aumentará en las próximas temporadas. El creci
miento de Twitter ha sido exponencial hasta ahora, y de mantenerse así es previsible
que, si bien en diciembre de 2011 no es posible hablar de una medición de audiencias,
sí lo sea en un margen de tiempo breve.
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6. Apoyos y agradecimientos
Los autores de este trabajo agradecen la ayuda del Gabinete de Estudios de la Comu
nicación Audiovisual (GECA) y de Globomedia S.A.
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