Facebook en la proyección experimental de votación en la elección presidencial de los EUA (2016)

Carlos Augusto Jiménez Zarate 

(uanl.jimenez@gmail.com)

El 8 de noviembre del 2016 se realizaran las elecciones presidenciales en los EUA, sin duda ha sido una de las campañas políticas más polarizadas en la historia reciente del país norteamericano. Los candidatos de los principales partidos políticos norteamericanos (Demócrata y Republicano) han protagonizado una larga travesía de lucha política y social por la obtención del voto.

La actual elección para presidente de los EUA, ha resultado en una campaña de constantes flujo de información, donde ha habido de todo tipo de sucesos, como las filtraciones que revelan las posturas militares de la candidata Demócrata Hillary Clinton, mientras que el candidato Republicano Donald J. Trump ha hecho de la xenofobia revuelto con un machismo y un nacionalismo de corte fascista su “ideología”.

La campaña política para conquistar la presidencia del país más poderoso del planeta, se ha vuelto una batidora ideológica de derechas y ultraderechas, donde lo único que quedó relegado de la discusión política, fue el planteamiento socialista de Bernie Sanders, quien no logro alcanzar la candidatura por el partido demócrata.

En las cuentas de los candidatos presidenciales de Hillary Clinton y Donald J Trump, tanto en Facebook como de Twitter, las interacciones sociales de sus seguidores o fans han creado estructuras particulares, que pueden representarse mediante grafos de redes.

La ciencia de las redes, hoy están abriendo nuevos campos de estudio, tal como aplicar dicho análisis de redes sociales a los sitios de Facebook (fanpages), para tratar de cuantificar la dinámica social, que generan las cuentas de los candidatos en la opinión pública.

En la actualidad todos los políticos que participan en alguna campaña electoral tienen al menos una cuenta de Facebook y de Twitter. El caso Obama en la elección presidencial de EUA en el 2008, mostro al mundo el nacimiento de una nueva forma de hacer política, se le llamo “politica2.0”; la cual se caracteriza por el uso de las tecnologías de información y comunicación, entre ellas las redes sociales en internet.

Las fanpages son páginas o sitios de Facebook, donde se pueden ir sumando “seguidores” o fans. Los usuarios interactúan de distintas maneras, esto genera una difusión de contenido, donde los administradores de los sitios valoran el “alcance” de la página, dicha métrica es una estadística lineal, que se basa en “vistas” a los contenidos emitidos por las fanpages, más que en las interacciones entre los usuarios. La dinámica en las redes sociales, se puede cuantificar mediante los grados de interacción o cascadas que generan los usuarios de las redes sociales en internet, las cuales se pueden clasificar de la siguiente manera. (Fowler, Christakis, 2009, 5334–5338)

a)    Primer Grado de Interacción: Es cuando solo los amigos o fans de una red social en internet ven las publicaciones.

b)    Segundo Grado de Interacción: Este se alcanza cuando los amigos de los amigos o fans de alguna red social ven alguna de las publicaciones realizadas.

c)     Tercer Grado de Interacción: Es cuando los “amigos de los amigos de los amigos o fans” de alguna red social alcanzan a ver o interactuar con una publicación. 

En las fanpages de los candidatos, los seguidores interactúan de distintas maneras con respecto a los contenidos emitidos, los likes o “me gusta” generan una interacción baja, creando pequeños clústeres. Mientras que los comentarios generan una mayor dinámica creando “cascadas” de varios grados de interacción, lo cual incrementa la difusión o expansión de una red. El análisis de redes establece una serie de métricas como: el índice de Modularidad, Coeficiente de Clustering, Page Rank, EigenVector, Intermediación, Grado, Cercanía, Promedio de camino más corto entre dos nodos y el Diámetro de la red. En un artículo que aún está en revisión para su publicación titulado “Dinámica y efectividad de las fanpage´s (Facebook) de candidatos en los resultados electorales“(Jimenez, 2016), se estableció una correlación entre las distintas métricas de una red social (fanpages) y el porcentaje de votación alcanzado en elecciones para gobernadores en México.  La métrica según el estudio referido, con mayor correlación fue el índice de modularidad de las redes muestreadas de las fanpages y el porcentaje de votación obtenido de cada candidato, con una r^2=0.3975 y un coeficiente de correlación de r= -0.630476011. La modularidad nos indica la estructura de las redes, y proyecta la fuerza de la división de una red en módulos. (Newman, 2006)
En base al análisis referido, la ecuación para la proyección % de Votación se puede establecer como:

%Votación=[-1.2787(modularidad)+1.2159]*100

Las dinámicas políticas y sociales entre EUA y México son distintas, además existe una gran brecha en el acceso de la población a internet, pero se puede realizar una proyección experimental de la ecuación propuesta para determinar el % de Votación.

Para la realización de la proyección el 11 de octubre del 2016 se tomó una muestra directa de las fanpages de los candidatos a la presidencia de los EUA, resultando las siguientes estructuras de red:

En las gráficas anteriores, cada fanpage se observó una similitud en los porcentajes de tipos de usuarios: los que solo le dan “me gusta” a las publicaciones, los que comentan y los que comentan sobre comentarios. Los datos muestreados fueron extraídos mediante NodeXL y fueron graficados con GEPHI, utilizando el algoritmo Yifan-Hu para ambas redes con los siguientes parámetros:

Distancia óptima: 300

Fuerza Relativa: 0.2

Tamaño de paso inicial: 20

Ratio de paso: 0.95

Umbral de convergencia: 1E-4

Nivel máximo de Quadtree: 10

Theta: 1.2

Las estructuras resultantes fueron muy diferentes, en la red de la fanpage de Donald J. Trump los usuarios que comentan forman pequeños grupos aislados, estos forman cascadas de interacción muy separadas hacia el exterior, mientras que la red de Hillary Clinton muestra una red con una fuerte concentración de usuarios que comentan y generan cascadas más extensas, y de mayor participación, incrementando los grados de interacción y la difusión viral de contenido.

De las redes de las fanpages muestreadas de  se determinaron las métricas de red:

Tomando la modularidad, como métrica de mayor correlación de acuerdo al análisis referido y con datos del muestro de cada fanpage, se obtuvo una proyección de votación para la elección presidencial de los EUA 2016:

	%Votación Hillary Clinton	%Votación Donald J. Trump
	23.25797	17.37595

Para el resultado proyectado solo se está tomando en cuenta la modularidad de las redes, que fue la métrica con mayor índice de correlación. Del resultado se puede concluir que la candidata Demócrata a la presidencia de los EUA, lleva una ventaja de por lo menos cinco puntos porcentuales, además analizando la estructura de la red de la muestra tomada a su fanpage oficial, se puede concluir que es una red con una participación más abierta, con un centro de discusión muy fuerte, donde los seguidores comentan entre ellos, creando cascadas más extensas de difusión viral.

En cambio la red de la fanpage del candidato Republicano es una red con mayor número de clústeres o módulos, que están muy separados, esto puede responder a dinámicas de pequeños grupos focalizados de apoyo, o de la implementación de estrategias de marketing digital.

Referencias: 

Sobre la participación electoral en EUA:

http://www.pewresearch.org/fact-tank/2016/08/02/u-s-voter-turnout-trails-most-developed-countries/

Fowler, James. Christakis,Nicholas. (2009). Cooperative behavior cascades in 

human social networks. PNAS. Volumen 107, Numero 12. Páginas: 5334–5338.

Jiménez, Carlos (2016) “Dinámica y efectividad de las fanpage´s (Facebook) de candidatos en los resultados electorales“. En revisión para su publicación.

Newman, Mark. (2006). “Modularity and community structure in networks”. PNAS.

Vol. 103, Numero 23. Páginas 8577-8582.

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