Universidad
Politécnica de Madrid

03.05.16

El marketing ha encontrado una nueva herramienta en la simulación social. Este método de investigación, basado en el modelado de una sociedad artificial mediante computadores, permite crear un mercado virtual para diseñar y evaluar estrategias de marketing antes de aplicarlas al mundo real. Sin embargo, su aplicación aún presenta algunas deficiencias que tienen que ver principalmente con el realismo del mercado recreado.

Con el fin de contribuir a solucionar algunos de estos inconvenientes, dos investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Emilio Serrano y Carlos A. Iglesias, han publicado recientemente un estudio que aborda el papel que puede desempeñar Twitter en campañas de marketing viral. La siguiente entrevista con Serrano, profesor del Departamento de Inteligencia Artificial de la UPM, trata sobre su estudio en la difusión y control de rumores en redes sociales.

Pregunta. ¿Cómo se difunde un rumor en la red?

Respuesta. La mayoría de investigaciones considera que un rumor se difunde por “contagio simple”: si tengo un vecino en la red que difunde el rumor, hay cierta probabilidad de que yo comience a difundirlo. Es similar a lo que ocurre con las enfermedades infecciosas. No necesito muchos infectados a mí alrededor para caer enfermo; con uno, y algo de mala suerte, vale. Claro está, tener un gran número de infectados a tu alrededor aumenta la probabilidad de que te contagies. Otros investigadores consideran que algunos rumores y memes se difunden por “contagio complejo”: necesito cierto número de vecinos en mi comunidad que difundan el rumor para que empiece a creérmelo.

P. ¿En qué se basa su modelo exploratorio del rumor en la red respecto a los que ya existen?

R. La línea más popular considera al rumor como una enfermedad infecciosa que produce varios estados: susceptible de ser infectado, infectado, y recuperado. Llamamos a esto el modelo SIR. Es una metáfora muy interesante, pero llega hasta donde llega: la transmisión de una vacuna es muy distinta a la de un antirumor, es decir, información veraz. Nuestro modelo tiene en cuenta que vamos a reaccionar ante la información veraz  de manera muy distinta dependiendo de si hemos llegado a aceptar un rumor (es decir, estábamos infectados y ahora estamos curados), o si fuimos desconfiados o no estuvimos expuestos a él  (es decir, éramos susceptibles y ahora estamos vacunados). Obviamente, seremos mucho más reticentes de esparcir la información que contradice un rumor si llegamos a creérnoslo. Los experimentos mostraron que el error que cometía nuestro modelo al ajustarse a rumores reales en Twitter se reducía hasta en un 83% respecto a otros modelos en la literatura científica.

Diagrama del modelo propuesto.

P. ¿Cuánto tiempo necesita un rumor para extenderse?

R. Un dato curioso es que el tiempo que tarda en esparcirse depende muy poco del tamaño de la red. Esto no ocurriría si las conexiones en las redes sociales fueran al azar. Pero la existencia de usuarios muy bien conectados o concentradores hace que la información fluya muy rápidamente. De manera más técnica, decimos que la longitud promedio del camino en una red libre de escala se incrementa logarítmicamente con el tamaño de la red.  Uno de los rumores que estudiamos llegó a ser avalado por miles de usuarios de Twitter en menos de un día, pero teóricamente se podría alcanzar un gran porcentaje de la totalidad de usuarios de Twitter en cuestión de minutos

P. Alguien podría pensar que cuanto más increíble sea un rumor, más clientes puede tener y mayor capacidad de extensión.

R. Efectivamente, la inverosimilitud es una característica que ayuda a la difusión de rumores, aunque también a que se desmientan con sencillez. También hay otros factores como el miedo o incluso el altruismo. En los atentados de París de noviembre de 2015, las redes sociales se inundaron de información sobre los ataques. Esta información también incluía datos engañosos o directamente falsos. Uno de estos casos fue el de una foto de un canadiense que fue modificada para que pareciese que sujetaba un Corán y llevaba un chaleco bomba.

P. ¿Cómo se detecta y se controla un rumor nocivo que puede afectar negativamente a amplias capas de la sociedad?

R. Existen propuestas basadas en el aprendizaje automático (machine learning) muy sofisticadas que consiguen predecir si un mensaje tiene probabilidad de ser un rumor o de hacerse viral en un breve periodo de tiempo. Para ello atienden a una serie de variables temporales, estructurales y lingüísticas. Estos sistemas de inteligencia artificial pueden tener una tasa de fallos muy alta en el caso de los rumores, pero permiten lanzar alertas automáticas para ser evaluadas por expertos y decidir si es necesario tomar medidas.  El control del rumor pasa por esparcir antirumores: información veraz que llegue rápido a la mayor cantidad de usuarios de la red y, particularmente, antes de que estos usuarios hayan difundido el rumor.

P. ¿Cómo puede aplicarse el desarrollo de un rumor en el marketing, incluso en campañas políticas?

R. La base del marketing viral es que nos dejamos influenciar mucho más por nuestro círculo social que por medios de publicidad tradicionales. Los rumores tienen la finalidad de condicionar el comportamiento de los demás más allá de la información objetiva. En este contexto, un rumor puede tener la intención de popularizar tu marca, o desprestigiar a la de la competencia. La difamación de adversarios políticos es algo muy habitual, los datos que utilizamos en nuestro estudio son de esa naturaleza.

P. ¿Se pueden hacer estudios de penetración de campañas de publicidad basadas en la propagación de un rumor?

R. Sí, Twitter se ha convertido en una herramienta esencial para ello. No es ni de lejos la red social más popular, pero sus cuentas y mensajes son públicos por defecto. Esto ha permitido a los investigadores estudiar fenómenos globales desde un punto de vista cuantitativo por primera vez en la historia de la humanidad. Además, cuenta con una interfaz que permite que las computadoras interactúen con la red social automáticamente y sin supervisión humana, abriendo un gran abanico de posibilidades.

P. ¿Estudios como el suyo podrían servir para controlar los efectos negativos de las crisis económicas?

R. El paradigma de investigación que sustenta nuestro trabajo es la simulación social basada en agentes. Esencialmente, se simulan fenómenos sociológicos con la intención de comprenderlos y predecirlos. Para ello se modelan interacciones simples entre individuos con la finalidad de que emerjan patrones globales reconocibles. Esto permite plantear escenarios hipotéticos sobre los resultados de acciones individuales en el fenómeno global de estudio. Y, por supuesto, una de las preguntas más interesantes y que muchos investigadores estudian es precisamente: ¿qué podemos hacer para evitar las crisis económicas?

P. ¿Conocer cómo va a comportarse un rumor equivale a tener una bola de cristal que permite controlar el futuro?

R. Sí, siempre buscamos la bola de cristal. Lo que ocurre es que la sociedad es un sistema complejo adaptativo, y el conocimiento sobre las predicciones suele alterar los eventos futuros. Por ejemplo, una buena predicción sobre la bolsa solo funcionará en la medida que no sea ampliamente conocida. Saber un poco más y un poco antes que los demás puede ser muy valioso.

P. ¿El rumor puede crear y anticipar modelos de comportamiento social o crear tendencias?

R. Por supuesto. De ahí que haya tanto interés en su estudio. Es el caso de las profecías autocumplidas: un rumor totalmente falso sobre la quiebra de una compañía puede, de hecho, hacer que la compañía quiebre. También ocurre en el sentido contrario: rumores que exageren el valor de ciertos activos, como acciones o inmuebles, pueden disparar burbujas especulativas.

P. ¿Qué tipo de rumor es el que más fácilmente se divulga en la red? ¿Sobre qué trataría? Por ejemplo, si intentáramos divulgar para una campaña de marketing que han aparecido extraterrestres, ¿tendría mucho recorrido en la red?

R. No es tanto el qué como el quién. Ya hemos hablado de los nodos concentradores y de su importancia en la difusión de información en las redes sociales: si ninguno de ellos esparce un rumor, la información siempre quedará aislada en pequeñas comunidades.  No es necesario que el rumor empiece en estos nodos, pero al menos deben hacer de caja de resonancia. El segundo factor esencial es la reputación que permite apoyar, confirmar o desmentir un rumor con credibilidad. En 1938, Orson Welles adaptó a la radio el clásico de ciencia ficción La guerra de los mundos. A pesar de que se explicaba que era una dramatización en la introducción, muchos oyentes  pensaron que estaban sufriendo una invasión extraterrestre. Probablemente, pensaron que si lo decía la radio tenía que ser cierto, independientemente de lo inverosímil de la información.



EMILIO SERRANO, CARLOS A. IGLESIAS. “Validating viral marketing strategies in Twitter via Agent-based Social Simulation”. Expert Systems With Applications, 50 (15), pp. 140-150, 2016.