Análisis de ‘hashtags’ con Sysomos Heartbeat y Topsy Pro

0 Flares Twitter 0 Facebook 0 Google+ 0 LinkedIn 0 Email -- Buffer 0 Filament.io Made with Flare More Info'> 0 Flares ×

Existe una gran gama de opciones para monitorizar y analizar las conversaciones de Twitter etiquetadas con ‘hashtags’, como bien nos recordaba recientemente María Lázaro en su blog ‘Hablando en corto’. Entre la oferta disponible nos encontramos con opciones gratuitas, herramientas de pago relativamente asequibles exclusivas para Twitter y también herramientas de monitorización integral de la web social que pueden ser utilizadas para esta tarea.

Algunas de estas herramientas comparten funcionalidades –por ejemplo tanto Tweet-tag como TweetReach nos dan una estimación del alcance de ‘hashtags’– mientras que otras se han diferenciado aproximándose al análisis de la conversación de una manera original –este es el caso de Followthehashtag, que además de medir el volumen, nos muestra los usuarios más activos por medio de una visualización gráfica.

Aunque habitualmente no solemos trabajar con las herramientas comentadas –sino con otras que consideraremoss a continuación– es muy positivo saber que están disponibles para quien las desee utilizar o para algún paso puntual que resulte adecuado.

Medición con Sysomos Heartbeat

Sysomos Heartbeat nos permite seguir un ‘hashtag’ de la misma manera que lo haríamos con cualquier otra cadena de texto presente en la web social. Así cuando definimos una consulta de este tipo, la conversación de Twitter se filtra automáticamente porque es donde mayoritariamente aparecen mayoritariamente.

Para el ejemplo que veremos a continuación hemos utilizado “#independencia” como parte del seguimiento que estamos realizando sobre las elecciones catalanas del 25 de noviembre. De la misma manera que con cualquier otro término, Heartbeat nos permite analizar las tendencias diarias de la conversación para el periodo que hayamos seguido o según el alcance retrospectivo que tengamos contratado:

Obtener datos demográficos, como su edad, sobre los usuarios que participan en este ‘hashtag’:

Y aplicar sus algoritmos de análisis de texto cruzados con el análisis de sentimiento. Aunque nosotros somos bastante críticos con el asunto del sentimiento, puesto que consideramo que esta tecnología todavía es imprecisa en la mayoría de las herramientas, si nos parece conveniente utilizarla como filtro del análisis de texto debido a que aquí no se miden porcentajes:

Pulsa la imagen para ampliarla

Como nos esperábamos, hay una identificación más precisa de los términos de conversación en español que en catalán debido a que Sysomos Heartbeat dispone de un diccionario de términos negativos más amplio para esta lengua (“amenaza”, “irreparable”, “prohibida”, “repudio”, etc.).

Asimismo vemos que en la conversación clasificada como positiva aparecen términos como “feliz” o “gracies”, lo cual resulta coherente con aquellos que en el contexto de la conversación sobre la independencia utilizan este tipo de términos, pero en general la pertinencia del análisis parece menor. Por ejemplo “cansat” o “retallades” no aparecen en el árbol semántico de la conversación negativa.

Medición con Topsy Pro

La segunda de las herramientas que comentaremos hoy es Topsy Pro. Hemos utilizado la versión gratuita de Topsy en varias ocasiones como un recurso rápido de búsqueda de conversación de la web social. Pero tenemos que decir que la versión Pro –que ha sido presentada recientemente– nos ha sorprendido enormemente.

Aunque el lema de Topsy es “Instant Social Insight” y sus resultados de búsqueda nos permiten encontrar menciones que puede tener origen en la web, YouTube o Google Plus, estas referencias siempre proceden inicialmente de Twitter.

Por ello Topsy es fundamentalmente una herramienta especializada en la medición y búsqueda en Twitter, aunque a posteri obtengamos una clasificación de contenidos de diversos tipos como enlaces, vídeos o fotos y por supuesto tuits.

A continuación podemos los resultados de la medición con la que hemos puesto a prueba esta herramienta; se trata de analizar las tendencias de la conversación en torno a dos de los ‘hashtags’ más destacados de la conversación previa a las elecciones del 25 de noviembre en Cataluña: #independencia y #mejorunidos. El primero de ellos está aglutinando en su mayoría la conversación pro-independencia, mientras que el segundo –promovido por Ciutadans de Catalunya– viene a recoger la posición contraria:

Según podemos observar los picos de actividad corresponden con acontecimientos señalados: el 11 de septiembre –la Diada de Catalunya– en el que se celebró una masiva manifestación pro-independencia y el 12 de octubre, día de la Fiesta Nacional de España. En cuanto al 15 de septiembre, aunque podría parecer que #mejorunidos logra rivalizar con #independencia, se registraron muchas menciones que parodiaban este ‘hashtag’:

Otra de las características de esta herramienta que nos parece especialmente interesante es la medición del alcance o de la exposición en Twitter:

Así comprobamos que a 12 de octubre el ‘hashtag’ #mejorunidos llevaba 26 millones de impresiones en el periodo analizado mientras que #independencia ya alcanzaba los 70 millones –esto nos permite hacer comparaciones absolutas de la difusión de un contenido en esta red.

La última de las características de por Topsy Pro que comentaremos (más adelante esperamos realizar una evaluación a fondo de la misma) nos parece excepcional: esta herramienta nos ofrece acceso a la conversación con un alcance de hasta un año.

Así podemos ver que el ‘hashtag’ #independencia generó entre enero y abril según Topsy Pro un número de menciones mensuales situadas entre las 6.000 y las 10.000, para experimentar un dramático ascenso hasta las 70.000 a partir de septiembre. A su vez #mejorunidos alcanzó las 40.000 menciones en ese mes, aunque –como ya hemos señalado– habría que separar las realmente apoyaban el lema de Ciutadans de las restantes.

Conclusión

Existe un gran número de herramientas que nos permiten analizar con mayor o menor profundidad la actividad que se origina en Twitter en torno a usuarios, términos o ‘hashtags’. Debido al carácter abierto de esta red –que da muchas facilidades para extraer información y métricas relevantes a través de su API– nos encontramos con muchos servicios gratuitos que son capaces de darnos datos que serían inviables en el caso de otras fuentes, como por ejemplo los blogs.

Por nuestra parte hoy hemos querido exponer brevemente el tipo de análisis que podemos realizar con herramientas más avanzadas. Podemos destacar, entre otros, un análisis lingüístico más preciso, el análisis demográfico y de sentimiento que ofrece Heartbeat, o la medición del alcance y el acceso a datos retrospectivos amplios de Topsy Pro.

Dejamos para una posterior ocasión la valoración sobre los recursos de Topsy Pro para el el análisis de sentimiento, la clasificación de influenciadores o la geolocalización, dado que queremos estudiar con detenimiento su rendimiento frente a nuestras herramientas habituales.

  • http://flavors.me/40deuce 40deuce

    Muchas gracias por poner de relieve Sysomos aquí!
    Es cierto que el catalán puede ser difícil para nuestro motor de sentimiento ya que actualmente tenemos disponible para Inglés, francés, español, alemán y portugués. Más idiomas harán lo posible en la medida que pasa el tiempo sin embargo. Sin embargo, nuestro sistema es posible leer en 186 idiomas ascross 189 países.
    Nos alegra saber que haya disfrutado de la experiencia de usar Heartbeat embargo.

    Cheers,
    Sheldon, community manager para Sysomos y Marketwire

  • http://covelo.com/ Eduardo Zotes

    Sheldon, muchas gracias por tu comentario. Si lees el artículo monográfico que le hemos dedicado a Sysomos Heartbeat verás otras virtudes que destacamos de vuestra herramienta. Especialmente la localización geográfica, la medición de la influencia o la capacidad de análisis de texto. En cuanto al sentimiento, seguimos creyendo que hay que tener mucha precaución al usar este tipo de medición. Nos puede dar indicios sobre dónde puede haber menciones que exigen una revisión manual pero en términos globales pensamos que es una simplificación decir que una marca tiene un 5% o 10% de comentarios negativos. ¿Negativo en qué sentido? ¿sobre qué? ¿de qué modo?

  • Pingback: Cómo analizar un hashtag? 15 herramientas muy útiles (2º parte)