Reputacion Online Miguel del Fresno

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    20-Jun-2015

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Reputacion Online Miguel del Fresno. La web social o web 2.0 es el fenmeno socio-tecnolgico ms significativo de las ltimas dcadas con un impacto que est lejos de poder darse por terminado, aunque sus efectos son evidentes desde hace ms de diez aos, en el mundo empresarial. Vivimos en tiempos exponenciales: la experiencia cotidiana de organizaciones y personas se est transformado a una velocidad, aunque en parte anticipada, nunca antes experimentada de forma semejante gracias a la tecnologizacin de la realidad, lo que afecta a la forma en que nos comprendemos de forma individual y colectiva, marcando una clara lnea de separacin para el conjunto de la poblacin entre un antes y despus de la aparicin de Internet.

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  • 1. 5 . Identidad digital y reputacin online

2. NDICE 3 Presentacin. Julio Cerezo 5 Identidad y reputacin digital. Julio Alonso11 La gestin de la reputacin 2.0. Fernando Polo17 Las marcas y las redes sociales. David Martnez 23Reputacin vs. transparencia. Consideraciones legales. Paloma Llaneza 29Cmo investigar la reputacin online en los medios sociales de la web 2.0. Miguel del Fresno 35El misterio de los influyentes. Delia Rodrguez 41Sobre redes, personas, contenidos y derechos en la red. Antonio Fumero 46Apuntes de una crisis de comunicacin en Twitter. Julio Cerezo y Mari Luz Congosto Edita Evoca Comunicacin e Imagen Argensola, 2. 28004 Madrid www.evocaimagen.com info@evocaimagen.com Director: Julio Cerezo Gilarranz Coleccin: Cuadernos de comunicacin Evoca 5. Identidad digital y reputacin online Asesor Editorial: Pepe Cerezo La mayor parte de las fotografas de este Cuaderno han sido localizadas va Virtualcompelxity.com, una web dedicada al mundo de las visualizacionesDiseo iO, idea original www.ideaoriginal.com idea@ideaoriginal.comISSN 2173-349X 3. CMO INVESTIGAR LAREPUTACIN ONLINE EN LOSMEDIOS SOCIALES DE LA WEB 2.0. Miguel del Fresno En el mbito acadmico, es profesor en la UNED, Doctor en Sociologa (UNED), DEA y Master en Sociedad de la Informacin y el Conocimiento (UOC), Executive Master en e-Business (Instituto de Empresa), MBA (Instituto de Empresa) y Licenciado en Filosofa (UCM). Ha trabajado como profesor tutor de Tcnicas de Investigacin Social (Trabajo Social) y Etnografa (Antropolo- ga) en la UNED, profesor de Marketing (ADE) en la Universidad Camilo Jos Cela y Profesor de Marketing y User Experience Design en el Instituto Europeo de Diseo. En abril de 2011 ha publicado su ltimo libro, sobre investigacin social online, Netnografa. Profesionalmente, Miguel del Fresno es CEO de QUOR 2.0 empre- sa dedicada a la Investigacin de Reputacin Online y Comunica- cin 2.0. Anteriormente, ha sido Director de Marketing y Comu- nicacin en la multinacional Elsevier, Director de Marketing y Comunicacin de la cadena de libreras de Casa del Libro (Planeta) y Director de Marketing y miembro del equipo fundador de casa- delibro.com.Cmo investigar la Reputacin Online en los medios sociales de la web 2.0. 29 4. La reputacin online es posibleidentificarla, extraerla, clasificarla y analizarla, a partirde las opiniones que los usuariosdiseminan...La web social o web 2.0 es el fenmeno socio-tecnolgico mssignificativo de las ltimas dcadas con un impacto que estFig. 1. Modelo de influencia clsicalejos de poder darse por terminado, aunque sus efectos sonevidentes desde hace ms de diez aos, en el mundo empresa-INFLUENCIArial. Vivimos en tiempos exponenciales: la experiencia cotidia-na de organizaciones y personas se est transformado a unaMARCAvelocidad, aunque en parte anticipada [1], nunca antes experi-mentada de forma semejante gracias a la tecnologizacin de larealidad [2], lo que afecta a la forma en que nos comprende-MEDIOS PROFESIONALESmos de forma individual y colectiva, marcando una clara lneade separacin para el conjunto de la poblacin entre un antesy despus de la aparicin de Internet.TV RADIO INTERNET PERIDICOS REVISTASLa sociabilidad ya se produca en Internet desde los primeros forosy newsgroups de los aos 90. Lo que ha cambiado con la web 2.0ha sido la generacin de plataformas especficamente orientadasa la sociabilidad online [3] gracias a que estn diseadas con unCOMUNICACIN DE MASAScdigo prosocial que ha facilitado la eclosin de la autocomunica-cin de masas [4] como nueva forma de comunicacin en red.Estas plataformas han facilitado que los usuarios se conviertan engeneradores individuales y colectivos, al mismo tiempo, de gran-nuevo modelo provoca un cambio de direccin de la influencia endes cantidades de contenidos sobre cualquier temtica posible. Lo las personas, en su rol como consumidores. Esto es, de una influen-que convierte a los usuarios en creadores o recreadores y distribui-cia clsica basada en la capacidad y habilidad de influir en losdor de informacin en micromedios, que de forma colectiva han medios desde una organizacin aparece un player, tradicional-entrado en competencia directa con los medios de comunicacin mente secundario si no marginal, los consumidores, que gracias atradicionales.la web 2.0 tienen un canal amplificador que les permite competirde forma individual y, sobre todo, agregada como micromediosSi la influencia tradicional de las marcas se construa por medio deen terminologa especfica de medios por GRP,s.la publicidad y las relaciones pblicas y la comunicacin en losmedios, que a su vez eran los que comunicaban y conformaban laEl crecimiento y penetracin de uso de los medios y contenidosopinin sobre las audiencias, entendidas como masas (fig. 1), con lagenerados por los usuarios ha creado un nuevo contexto -global yaparicin de la web 2.0, por primera vez en la historia, las audien-local al mismo tiempo- para la comunicacin, la participacin y elcias se fragmentan en micromedios cargados de un importante intercambio de informacin. Parece, por tanto, apropiado conside-contenido social y relacional que tienen la capacidad de poderrar como objeto de estudio el resultado de las interacciones entregenerar y distribuir su propia informacin complementaria y/o la sociabilidad online y la produccin y distribucin de informacinalternativa a los medios de comunicacin tradicionales, dando en la web 2.0; y entender el resultado como una accin sociallugar a un nuevo modelo de influencia e informacin (fig. 2). Esteintencional colectiva: la infosociabilidad.30 Cmo investigar la Reputacin Online en los medios sociales de la web 2.0. 5. Fig. 2. Modelo de influencia websocial Fig. 3. Medios para la monitorizacin online INFLUENCIAAgregadoresForos de opinin Blogs ComunidadesMARCA MEDIOSPROFESIONALES MICROMEDIOSRedes PortalesMedios deComunicacinSociales Online TV RADIO INTERNETMEDIOS SOCIALES CONTENIDOS GENERADOSPERIDICOS REVISTASPOR LOS USUARIOS Sitese-comerce decisiones en un creciente nmero de mbitos profesionales y/oCOMUNICACIN DE MASASorganizacionales. + AUTOCOMUNICACIN DE MASAS El modelo conceptual propone dos horizontes temporales a laLa web 2.0 se presenta como un factor acelerador y amplificadorhora de abordar una investigacin online de la Reputacin Onlinede la extraordinaria habilidad de las personas para comunicar sen- (fig. 4) a partir de la informacin disponible en la web 2.0.tido, significados e ideas abstractas de forma social y colectiva yaporta la singularidad de que evoca, o engendra, maneras de 1. La investigacin supone la recopilacin sistemtica de la infor-interactuar que antes no eran posible [5]. A pesar de la importan-macin delimitada tras seleccionar una serie de keywords estable-cia de este hecho existe relativamente poca teora derivada de ciendo un corte temporal, un hipottico hoy, y remontndonosinvestigaciones empricas para comprender este fenmeno de hacia atrs en el tiempo entre uno y dos aos, o simplementehibridacin entre sociabilidad e informacin. El ciberespacio se meses, en funcin del volumen de informacin resultante porpresenta como un nuevo campo de investigacin, aunque el lugar medio de una herramienta tecnolgica de web mining.de estudio no es el objeto de estudio, donde es preciso acceder conmetodologa cientfica tanto para la comprensin de las claves de2. La monitorizacin supone la recopilacin sistemtica de la infor-la infosociabilidad como para la elaboracin de nuevas teoras o macin delimitada tras seleccionar una serie de keywords estable-ampliaciones conceptuales como la Reputacin Online. ciendo un corte temporal, un hipottico hoy, y haciendo un control diario y acumulativo de la informacin por medio de una herra-La Reputacin Online es posible identificarla, extraerla, clasificarla mienta tecnolgica de web mining.y analizarla, a partir de las opiniones que los usuarios diseminanen los sites que facilitan las reseas y opiniones sobre marcas, pro-Tanto monitorizacin como investigacin tienen una primera faseductos y servicios de las organizaciones y sus competidores. Lode extraccin por la que la herramienta de web mining rastrea dems caracterstico de la investigacin de la Reputacin Online esforma sintctica informacin textual o text mining, aunque puedeque los sujetos investigados expresan sus opiniones en la web 2.0ser utilizada tambin para el rastreo multimedia o media mining.sin la obligacin de ceirse y someterse a cuestionarios estandari-Y una segunda fase de clasificacin automtica para la monitori-zados o guiones que restrinjan su experiencia a favor de las cues- zacin; y automtica y manual para la investigacin, con el objeti-tiones decididas de antemano por un investigador. Presento unvo de no perder la sutileza de las ideas abstractas y los aspectosmtodo de investigacin que permite una aproximacin natura- simblicos inferibles del lenguaje no analizable por la tecnologa.lista al objeto de estudio, por lo que ni el trabajo de campo ni losresultados se ven contaminados por la influencia directa, indirec-3. Gestin de la reputacin online, una vez que hemos extrado,ta, premeditada o casual del investigador.analizado e interpretado la informacin es cuando se tienen las bases suficientes para la toma de decisiones y poder definir losEl modelo conceptual planes de actuacin de comunicacin y relaciones pblicas en los medios de la web social, la generacin de campaas de buzz yPresento un modelo metodolgico a partir de la experiencia de lasword of mouth marketing, la creacin de contenidos y con ellosinvestigaciones empricas realizadas en los ltimos aos a partir de buscar mejoras en la indexacin SEO.la extraccin y explotacin masiva de informacin por medio deuna herramienta tecnolgica www.webrunner.es en los medios Monitorizacin de la Reputacin Onlinesociales de la web 2.0 (fig. 3). Un modelo para la investigacin de laReputacin Online y cmo sta es generada, rastreada o monitori- Una mquina que pudiese entender el lenguaje natural ha sido yzada, estructurada, analizada, juzgada y aplicada para la toma dees uno de los sueos de la Inteligencia Artificial desde los mismosCmo investigar la Reputacin Online en los medios sociales de la web 2.0. 31 6. Fig. 4. Modelo conceptual para la investigacin online 1 2 InvestigacinHOY Monitorizacin reputacin online existenciareputacin online en creacin Tiempo 1 2 aosclipping web 2.0 + medios3GestinComunicacin y RP 2.0Word of mouthCreacin de contenidos SEOorgenes de las ciencias computacionales. El anlisis automatiza- rizacin que permita la generacin de forma automtica y conti-do de la informacin en Internet y, en especial, a partir de la emer- nua, sin intervencin manual y sin elevados conocimientos lin-gencia de la web 2.0 se ha convertido en una nueva rea de estu-gsticos, para obtener un universo de datos relevante.dio en constante desarrollo. Bajo la denominacin de minera webo web mining se engloban todo un conjunto de tcnicas encami- Investigacin de la Reputacin Onlinenadas a la extraccin de la informacin no trivial que reside demanera implcita en los datos. El web mining es usado para identi-La mayor limitacin en Internet no reside en el acceso al conte-ficar y capturar informacin en relacin con una temtica, marcas,nido sino a su sentido y significados, para lo que la tecnologa noproductos o servicios de organizaciones y/ competidores.puede dar una respuesta plenamente satisfactoria. Adems, esnecesario cambiar y ampliar el lapso temporal de forma retros-La informacin disponible en Internet es, sobre todo, multimedia: pectiva estableciendo un corte temporal, un hipottico hoy,texto, sonido, imgenes y bases de datos. El modelo se centra en la hacia atrs en el tiempo. El alcance retrospectivo a abarcar enminera de datos textuales que, hoy por hoy, son los dominantes cada investigacin de Reputacin Online depender del propsi-en Internet. El proceso de text mining localiza, identifica, explora yto de la misma y del volumen de resultados disponibles. Al iniciocaptura los datos brutos mediante la estrategia de keywords con elde la investigacin se sigue la misma estrategia de web miningpropsito de identificar la informacin residente en ellos. No obs- que en la monitorizacin (fig.5) incorporando un proceso meto-tante, el valor de la tecnologa para la Reputacin Online est deli- dolgico especfico (fig.6).mitado por: a) el estado del saber en cada momento alrededor delprocesamiento de lenguaje natural y b) de la disponibilidad y acce- Tras el web mining retrospectivo se dispone de los datos, referen-so a tecnologas de base semntica por parte de las organizacio-cias, que conforman el universo y, en caso necesario debido a sunes e investigadores. Un ejemplo es Google, el buscador ms volumen, puede ser oportuna la seleccin de una muestra tantousado a nivel mundial, con una cuota de uso alrededor del 90% para la fase cuantitativa como la cualitativa. Una referencia es la[6], est lejos de ser un buscador semntico, lo que condiciona launidad bsica de publicacin de informacin (una noticia en unforma en cmo los usuarios buscamos y, por tanto, encontramos y medio de comunicacin online, un comentario en un foro, unaccedemos a la informacin. post en un blog, etc.) extrado de la monitorizacin, en formatotexto que contenga al menos una de las keywords que delimitanEl procedimiento para la monitorizacin (fig. 5) consiste en la el objeto de investigacin desde un punto de vista sintctico. Lasdefinicin y creacin de una estrategia de bsqueda y rastreo referencias puede ser limpias o falsos positivos. Una referenciaweb, esto es, el establecimiento de un patrn de reconocimiento,limpia es todo bloque de informacin, extrado de la monitoriza-basado en las caractersticas del texto independiente del tipo de cin, en formato texto relevante para la investigacin desde elmedio online dnde se encuentre gracias al reconocimiento depunto de vista sintctico y semntico; por tanto, todas las refe-keywords. Puesto que las bsquedas son realizadas de forma sin- rencias que no cumplan esta condicin son referencias no vli-tctica se hace necesaria la definicin y establecimiento de fil- das o falsos positivos.tros, reglas de inclusin y exclusin, de resultados que extraiganinformacin propia y significativa de la temtica objetivo. Por Las referencias se pueden desagregar en opiniones. Una opininltimo, es necesaria una revisin y ajuste, refinado, de las key- es la unidad mnima de anlisis informacional textual significa-words y de las reglas definidas durante en el inicio de la monito-tiva siempre que contengan elementos informativos y/o valora-32 Cmo investigar la Reputacin Online en los medios sociales de la web 2.0. 7. tivos relevantes para el objeto de estudio. Para poder abordar la Fig. 5. Modelo de proceso para la monitorizacin onlineexplotacin cuantitativa de la informacin es necesario crearuna base de datos para poder codificar la informacin. As, cadareferencia y cada opinin es etiquetada o codificada en funcinRUIDO de parmetros relevantes para la investigacin. Una vez codifica-das las referencias y opiniones se disea un plan de explotacinad hoc y pasa al centro de clculo que generara informacin HERRAMIENTA MONITORIZACIN estadstica para dimensionar bajo parmetros cientficos losresultados de la investigacin de la Reputacin Online que sopor-te la toma de decisiones.Tras la fase cuantitativa el modelo propone una fase cualitativa ESTRATEGIA DE BSQUEDA(fig.6). Se trata de analizar las referencias infotextuales como FILTRADO KEYWORDSmaterial emprico tratndolo como una narrativa textual yforma distintiva de discurso para la generacin de insights tiles FILTRADO KEYPHRASESpara la toma de decisiones. La informacin extrada es compren- TUNNINGdida como una narrativa voluntaria de las expresiones de pensa-miento de los sujetos que crean los contenidos infotextuales deforma voluntaria y con objetivos no necesariamente concurren-tes. El contexto social online permite al investigador acceder a DATOSuna narrativa informacional total, recuperada y presentadacomo un todo, retrospectiva, naturalista y plena de significadoque construye una narrativa objetiva final. Fig. 6. Modelo de proceso para la investigacin onlineRUIDOHERRAMIENTA MONITORIZACIN TOMA DECISIONES ESTRATEGIA DE BSQUEDAFILTRADO KEYWORDS FILTRADO KEYPHRASESINSIGHTS TUNNING Anlisis cualitativo CONOCIMIENTOdel clima de opinin Categorizacin Etiquetado INFORMACINDATOSReferencias Bibliogrficas[1 ] Virilo, P. The Aesthetics of Disappearance. New York: Semiotext(e), 1991[2] Del Fresno, M. Netnografa. Barcelona: UOC, 2011[3] Del Fresno, M. Netnografa. Barcelona: UOC, 2011[4] Castells, M. Comunicacin y poder. Madrid: Alianza editorial, 2009[5] Lessig, L. El cdigo 2.0. Madrid: Traficantes de sueos, 2009, pp. 14.[6] URL: http://gs.statcounter.com/#search_engine-ww-monthly-201003-201103 Cmo investigar la Reputacin Online en los medios sociales de la web 2.0. 33