27 Jun ¿Seguimos a ‘influencers’ o a ‘bots’ en Twitter?

Publicado el 27/06/2014. 

Llevamos unos años utilizando el anglicismo «influencer» de forma casi genérica para definir a aquellos usuarios o cuentas que parecen incidir en el pensamiento colectivo y la opinión pública de aquellos que buceamos, curioseamos, investigamos o respiramos a través de plataformas sociales. Esto me ha llevado a plantearme una sencilla pregunta:

¿Estamos magnificando la influencia real de determinados usuarios por el número de seguidores que tienen? 

El supuesto «magnetismo» de estos usuarios parece proceder principalmente de Twitter. Por esta razón, cada dos por tres se publican a través de esta red listas de personas o usuarios que aparentemente parecen tomar las riendas de la información o el conocimiento que se comparte en esta red social, sin aportar ningún tipo de rigor científico o razón concluyente que pueda legitimarlos como tales. Pero ¿Sabemos qué es un «Influencer»? Según la RAE, influyente es aquel que influye. Y si nos fijamos en la segunda acepción del del verbo influir, nos encontramos la siguiente definición:

Predominio o fuerza moral. Casi nada. Como explicaba mi amiga Fátima Martínez en su blog, «La palabra influencer, como la de gurú, ha sido totalmente denostada en los últimos tiempos por las comunidades digitales, sin duda porque algunos usuarios que se han adjudicado el adjetivo para autodefinirse personalmente como tales, proyectan justo la imagen contraria y al final lo único que demuestran es que se trata de auténticos vendedores de humo». Amén. ¿Realmente esos usuarios tienen predominio o algún atisbo de fuerza moral sobre nosotros? Personalmente, lo dudo. Bastante. ¿Por qué?

La mayoría de cuentas o de usuarios de Twitter que denominamos «influencers» utilizan sistemas automáticos para ganar seguidores. 

 A estos sistemas o herramientas los llaman BOTS y funcionan de manera muy sencilla:

1. Follow: Siguen de forma automatizada a un considerable número de usuarios al día según varios criterios, como la utilización de determinados #hashtags, la pertenencia a un determinado número de listas o el número de seguidores que tienen. 
2. Follow Back: Después, muchos de los usuarios que han recibido un nuevo follow de esta máquina, devuelven manualmente el follow por un principio básico de reciprocidad o cortesía, conocido como ‘Follow Back’. 
3. Unfollow: Por último, los usuarios que utilizan estos bots, al cabo de un tiempo, mediante estas mismas aplicaciones u otras herramientas, dejan de seguir de forma masiva a todos los usuarios que no les han devuelto el follow. De esta forma, consiguen diariamente nuevos seguidores sin esfuerzo, mientras mantienen el número de personas a las que siguen en cantidades no excesivamente llamativas.

Aparte de estos Following Bots, existen otros tipos de bots, como los Trending Bots (que sirven para generar volumen de conversación de forma artificial en torno a un tema o Hashtag, con la intención de convertirlo en Trending Topic en Twitter) o los Crisis Bots (que se utilizan para atacar o defender a otras cuentas o temas, son muy utilizados en paginas de Facebook para simular movimientos en contra de una marca, buscando generar una idea negativa de la empresa en la gente).

 ¿Cómo podemos identificar usuarios o cuentas que utilizan Following Bots? 

La mayoría de los usuarios valoran subjetivamente al núcleo de «influencers» en función de un único dato: El número total de seguidores acumulados. De los tres parámetros de que disponemos (Tweets, Following, Followers), ¿por qué sólo estamos dando importancia al número de seguidores? Dejemos de analizar este dato de forma aislada. La información que podemos obtener del número de tweets y número de personas a las que siguen es mucho más determinante.

La primera manera, un tanto manual, de identificar este tipo de bots es tan sencilla como capturar un pantallazo de una determinada cuenta y volver a capturar pasada una semana, por ejemplo. Tras este periodo, podemos ver como aumenta el número de Following y el de Followers. Y ahora pensarás, bueno, esta cuenta lo está haciendo bien. Y puede ser. Pero vamos a verlo primero:

1. Aquí tienes los datos de la primera semana: 

2. Los mismos datos, una semana más tarde: 

En una semana, es decir, 7 días, la cuenta ha lanzado 6.007 tweets (135.875 – 129.868). Una media de 858 tweets al día (6.007 / 7). Pero esto no prueba nada porque la cuenta puede estar automatizada con cualquiera de las herramientas que utilizamos todos o alimentarse mediante feeds de cientos de blogs con herramientas como TwitterFeed o IFTTT (eso también son bots, por cierto, aunque de otro tipo).

Pero si analizamos el número de personas a las que la cuenta sigue, empezamos a ver cosas no muy comunes. En siete días ha hecho clic en el botón de follow de 2.483 usuarios (48.012 – 45.529). Eso suponen 354 follows al día. Suponiendo que este usuario duerma, dispone de 12 horas al día y, en cada una de esas horas, tiene que seguir a 29,55 personas (35,47 personas si suponemos que este usuario también come y cena). Todos sabemos que Twitter no es precisamente rápido cargando perfiles, con lo que seguir a casi 30 personas en una hora es un ejercicio de paciencia suprema. 

No es el caso más extremo que he encontrado, pero sí uno de los más destacados por tratarse de un usuario que se denomina a sí mismo «Influencer». El resultado, al final de la semana es que ha ganado 481 seguidores. ¿Fruto de su contenido, talento y carisma? No obstante, como esto no tiene ningún tipo de rigor científico, vamos a tratar de analizar este tipo de cuentas, de otra manera. Por este motivo, podríamos empezar a considerar seriamente:

 INDICADORES PARA MEDIR LA INFLUENCIA REAL: TFF Y TTF 

1. TFF: Twitter Following per Follower Ratio. 

Según explica Tristán Elósegui, la primera referencia de este sencillo cálculo es de Dave Donaldson en Febrero de 2008, publicado por Kyle Lacy en el libro «Twitter Marketing for Dummies» en 2011 y su fórmula (si se puede llamar así) es:

Vamos a verlo con otro ejemplo. Ahora tendríamos que dividir 65.000 seguidores entre 52.400 personas a las que sigue esa cuenta. El ratio obtenido sería de 1,24 usuarios seguidos por cada seguidor obtenido.

Según varios autores, tener un ratio cercano a 1 significa que «escuchas y eres escuchado». No obstante, no estoy muy de acuerdo con esta definición, ya que si sigues a más de 2.000 personas es matemáticamente imposible que puedas escuchar a todos, ya que necesitarías días de 120 horas para leer todos sus tweets. ¿Imaginas escuchar a 52.400 personas hablando? 

Aunque no podamos generalizar, porque habría que analizar detenidamente el número, la forma y el contenido de los tweets publicados por cada cuenta que evaluemos, es interesante que conozcamos y usemos este tipo de indicadores. También se puede calcular automáticamente el TFF Ratio de cualquier cuenta en http://tffratio.com. 

¿Cómo podemos traducir este ratio a nivel de influencia? 

No he encontrado una tabla uniforme o estandarizada que traduzca esos valores, ya que cada uno de los autores que he leído ha establecido su propio baremo para determinar qué influencia o automatización puede tener una cuenta en función del ratio obtenido. Aquí tienes los valores de Tristán Elósegui, Neal Schaffer, Kyle Lacy o la propia web de Tffratio. Cada cuál que juzgue a su manera, yo no soy quién para intentar sentar cátedra. Pero sí creo firmemente en la idea de colaborar colectivamente para poder esclarecer estos ratios y traducirlos en términos tangibles, observables y al alcance de todos. 

2. TTF: Twitter Tweet per Follower Ratio. 

En enero de 2011 planteé a un grupo de alumnos del Máster Meba de la Universidad de Zaragoza un sencillo ejercicio: extraer cuántos tweets necesita publicar un determinado usuario para ganar un nuevo seguidor. 

De esta forma, obtenemos un indicador de la eficacia en la captación de followers de cada tweet publicado. Es decir, un parámetro real para determinar el grado de atracción de nuevos seguidores en función del contenido difundido. En el ejemplo anterior, tendríamos:

Esto significa que este usuario obtiene un nuevo seguidor por cada 3,8 tweets. Además, con este simple cálculo, podemos saber cuántos tweets tendría que publicar para obtener un determinado número de seguidores. Si cada 3,8 tweets tiene un nuevo seguidor, para llegar a tener 100.000 seguidores, este tío tendría que publicar 380.000 tweets (suponiendo que continúe publicando el mismo tipo de contenido estratégico con la misma forma).

¿Cuantos tweets son necesarios normalmente para adquirir un nuevo seguidor? 

¿Qué ratio es normal, cuál es avanzado y cuál realmente impactante? Aquí es donde reside el ‘quid’ de la cuestión. Dependerá mucho de la naturaleza de la cuenta, pero a grandes rasgos, podríamos (y que conste que esto es tan sólo una idea) distinguir entre: Usuario con capacidad de captación baja: 8 o más Tweets por Follower. Usuario con capacidad de captación media: Entre 8 y 6 Tweets por Follower. Usuario con capacidad de captación elevada: Entre 4 y 2 Tweets por Follower. Usuario con capacidad de captación alta: 2 o menos Tweets por Follower. ___________________________________________________________________________

Para terminar con un post que ya parece una tesina, me gustaría incorporar una herramienta que conocí por medio de Fátima Martínez, llamada Bot or Not, «desarrollada por la Universidad de Indiana Bloomington», capaz de, cómo explica Fátima, «analizar en segundos el porcentaje de bots y/o seguidores falsos de cualquier cuenta de Twitter».

Espero que este post pueda aportar algo de luz a la creciente deshumanización de Twitter y alertar a los más incipientes usuarios de determinadas conductas y comportamientos de algunas cuentas. Mientras tanto, sigo convencido de que a día de hoy ya hay más cuentas que personas en Twitter y sólo espero que no llegue el día en que lo más valioso de esta y del resto de redes sociales desaparezca: las personas que hay detrás y dentro de ellas.