miércoles, 2 de abril de 2014

El Análisis de Audiencias en la Televisión Social. El uso de Big Data en los mercados americano, británico y español

El Análisis de Audiencias en la Televisión Social. El uso de Big Data en los mercados americano, británico y español
http://www.portalcomunicacion.com/uploads/dossiers/bigdata2.jpgLázaro ECHEGARAY. Dr. Ciencias Sociales y de la Comunicación. Ldo. en Sociología. Profesor de las asignaturas Investigación de Mercados y Comportamiento del Consumidor. Escuela Universitaria de la Cámara de Comercio de Bilbao.

Abstract

El uso del Social Media y de la denominada “segunda pantalla”, telefonía móvil inteligente, tabletas u ordenadores portátiles, ha modificado el campo de la investigación de audiencias de televisión. La denominada Televisión Social se conforma como una innovación en la forma de ver y comentar la programación televisiva, ahora y a partir de las redes sociales, conectada y en red. La realización del análisis de audiencias desde las plataformas sociales es ya una realidad en países como EE.UU que usan el denominado Big Data para ello. La implantación de estos sistemas surge también en Europa, en países como Reino Unido o España. Las nuevas formas de análisis de audiencias permiten no sólo medir el consumo de contenidos audiovisuales sino también profundizar en el efecto que el producto genera en el espectador. Se cumple así un viejo objetivo de la investigación de audiencias: completar la información cuantitativa proveniente de los paneles de audimetría con información de tipo cualitativa. El objetivo es realizable a partir de los discursos que los espectadores reproducen en redes sociales referentes a la programación de televisión, generando una información profunda. El presente artículo pretende explicar el desarrollo de este tipo de investigaciones, dibujar el mapa empresarial y perfilar la metodología de las mismas. Para ello se ha recurrido a la técnica de desk research y a la búsqueda de otras fuentes documentales relacionadas con el Big Data como revistas especializadas y boletines del sector. La aparición de nuevas técnicas de análisis de audiencias no significará la caída de las ya tradicionales técnicas de audimetría ya que surge como un complemento informativo para ellas con lo que el resultado es una información de mayor calidad que la obtenida hasta el momento.

Televisión Social, Big data, Convergencia, Análisis de Audiencias, Redes Sociales


The use of social media and so-called 'second screen' has changed the field of television audience research. Social Television is shaped as an innovation in the way to watch and comment television programming. Conducting audience analysis from social platforms is a reality in countries like U.S. The implementation of these systems arises also in Europe, with countries like the UK or Spain. The new forms of audience analysis allow not only measure consumption of audiovisual content but also deepen the effect that the product generated in the stakeholder. This fulfills an old goal audience research: complete quantitative information from audiometric panels with qualitative type information. The goal is achievable from viewers speeches reproduced in social networks related to television programming, creating a deep information. This article aims to explain the development of this sort of research, drawing the business map and e methodology. For this we have resorted to the technique of desk research and the pursuit of other documentary sources related to Big Data and journals and industry newsletters. The emergence of new techniques of audience analysis does not mean the decline of the traditional audiometric techniques as it emerges as an informative complement to them so that the result is better information than that obtained so far

Social Television, Big Data, Convergence, Audience Analysis, Social Network
·        Textos
1. Introducción
2. Estado del arte
3. El panorama empresarial del análisis de Televisión Social en Estados Unidos
3.1 El ecosistema de la Televisión Social americano desarrolla estrategias de posicionamiento: fusiones empresariales
3.2 Una breve descripción de la metodología utilizada para el análisis de audiencias en televisión social en USA
4. Situación del análisis de la Televisión Social en el mercado británico
4.1 Panorama del análisis de audiencias en televisión social en Reino Unido
4.2 Panorama empresarial y fusiones en Reino Unido
4.3 Una breve descripción de la metodología utilizada para el análisis de audiencias en televisión social en UK
5. El incipiente panorama español
6. Conclusiones
Notas al Pie
Bibliografía
3. El panorama empresarial del análisis de Televisión Social en Estados Unidos


La industria americana de la investigación online llevaba tiempo preparando nuevas herramientas y metodologías adecuadas para la medición del consumo de medios digitales. Plataformas como Twitter o como Facebook ya habían sido utilizadas por los analistas de mercados para desarrollar investigaciones sobre el consumo en general y por tanto, se perfilaban como herramientas ideales para el análisis del consumo de televisión. Los desarrollos para el logro de métricas en la Televisión Social quedaron a principios de 2103 en manos de una serie de empresas que ya aportaban un importante curriculum en el campo de la investigación y que habían desarrollado las herramientas necesarias para llevarlo a cabo.

Fundada en 2008 por Deb Roy y Michel Fleischman, Bluefin Labs estaba avalada por una tradición de 15 años en el campo del conocimiento cognitivo y el aprendizaje desarrollado por el MIT (Massatsutets Institute technological). Entre la lista de clientes con los que Bluefin Labs ha trabajado se encuentran las principales networks americanas: CBS, FOX Broadcastings, TURNER Broadcastings y DISCOVERY Communications. La misión de Bluefin Labs es ofrecer información al ecosistema de televisión americano: anunciantes, agencias de medios y de publicidad y a las televisiones, analizando los comentarios de la gente sen las redes sociales sobre los programas y la publicidad que han consumido [20].

SocialGuide es una de las empresas que conforma el ecosistema de Nielsen, recientemente adquirida por la multinacional de investigación de mercados. La medición y publicación de métricas en el mercado estadounidense de televisión social recae ahora mismo en esta firma. Recogen los tweeds generados en 234 canales y más de 36.000 programas de la televisión norteamericana en inglés y en español. Entre sus clientes más importantes destacan: A&E, LIFETIME, FOX, ABC, CBS, ESPN, MTV, UM, VIGGLE, SHOWTIME. Nielsen tiene hoy la capacidad de reportar, minuto a minuto, ratings de audiencia que provienen del análisis de Twitter, es lo que se ha denominado social rating[21].

En el año 2005 Trendrr era una compañía enfocada a la prestación de servicios de investigación basados en la escucha y análisis de marcadores sociales y de comparticiones de fotografías en sitios Web como Deliciuos y Flicker cuando todavía no existía Twitter. En años inmediatos Trendrr incrementó sus programas de monitorización de social media y en abril de 2011 lanzaron al mercado Trendrr.tv convirtiéndose en la primera empresa del mercado con un producto especialmente destinado a la medición de los consumos de televisión social.

Aunque existen otras empresas en el ámbito de la investigación de la televisión social en Estados Unidos, puede decirse que son estas tres las que ganan notoriedad y clientes y alcanzan mayor protagonismo.
3.1 El ecosistema de la Televisión Social americano desarrolla estrategias de posicionamiento: fusiones empresariales


A finales del mes de diciembre de 2012 la multinacional de investigación de mercados Nielsen, lanzaba desde su página web la noticias de su unión con Twitter para la creación de lo que denominaron “Nielsen Twitter TV Ratings”. La intención de la fusión era la medición y el análisis, a partir de 2013, de las conversaciones sociales generadas en Twitter sobre el consumo de televisión [22]. El desarrollo del modelo significaba la convergencia entre las dos principales pantallas de Estados Unidos para encontrar solución al problema del análisis del discurso sobre el consumo de televisión. En el mismo comunicado se anuncia la importancia de estas métricas y análisis como reforzadoras de los datos de audiencia generados habitualmente por Nielsen, contando para ello con un total deoutputs de un billón de tweets cada dos días y medio.

En referencia a la unión entre Twitter y Nielsen, conviene aclarar que cada una de ellas partía en su acuerdo con una marca de desarrollo de sistema añadida: Nielsen había adquirido SocialGuide y Twitter hizo lo propio con Bluefin Labs y todas ellas trabajan en unión. Ya en el comunicado que anunciaba la unión entre Twitter y Nielsen se hablaba de la colaboración con los socios del ecosistema de Twitter para poder ayudar a la radiodifusión y a los anunciantes a crear experiencias de televisión verdaderamente sociales. A su vez, Twitter ha extendido un certificado de garantía al programa Curatorr de la empresa de análisis de tiempo real Trendrr [23].
3.2 Una breve descripción de la metodología utilizada para el análisis de audiencias en televisión social en USA


Acceder a la base metodológica de estas investigaciones resulta siempre complicado ya que nunca queda del todo explicada. Este trabajo ha procedido a consultar diferentes fuentes con el objetivo de aclarar los principales desarrollos metodológicos que se dan en el análisis de las audiencias de la televisión social.

En el caso de Bluefin Labs, la empresa introduce una señal diferenciadora de video en la señal de cada broadcaster y ésta filtra la conversación social. Desde un modelo de análisis lingüístico basado en el proceso de aprendizaje cognitivo del lenguaje, se genera un programa capaz de detectar palabras y frases clave que a la vez resultan únicas para cada producto televisivo. A partir de esta tecnología, Bluefin Labs logra relacionar los comentarios generados con el momento específico del programa. Se trata de un desarrollo en el que el flujo de televisión corre paralelo al flujo de comentarios relacionados. Este correr paralelo de flujos, flujo Twitter y flujo televisión, es lo que se ha llamado el GenomaTV. La tecnología desarrollada es capaz de superar la denominada “barrera semántica” que surge cuando es una máquina la que debe encontrar y enlazar el significado de una frase con un momento determinado de la emisión con un momento concreto de la visualización. Todo ello se logra mediante la generación de algoritmos que encuentran conexiones entre diferentes modalidades de datos al capturar profundas estructuras semánticas.

En cuanto a SocialGuide, desde su herramienta ISRS captan la programación de televisión que genera series de palabras y de frases de todos los programas sobre un total de 239 canales. A partir de Tribune Media Service acceden a la información de lo que se está emitiendo en cada canal a lo largo y ancho del país, en todas las bandas horarias. El análisis se realiza tres horas antes y tres horas después de cada emisión.

En el caso de Trendrr, la recogida de datos surge desde la denominada ‘manguera de incendios’ de Twitter así como de los datos que presentan empresas como Miso y GetGlue, combinados con las actualizaciones de estado de Facebook. Su estrategia es el análisis de aquellos comentarios que se consideran positivos frente a los que no lo son.

Los resultados de todas estas empresas son publicados hoy diariamente en sus correspondientes páginas Web, habitualmente en abierto, sin filtros. No obstante, la publicación de estas métricas tiene el objetivo de mostrar el género a los clientes a fin de que éstos observen las ventajas que pueden obtener contratando el servicio, que ofrece mayor información bajo suscripción [24].
4. Situación del análisis de la Televisión Social en el mercado británico


Hasta el momento hemos visto las características del mercado americano que ha desarrollado tecnología durante los tres últimos años para emerger en 2013 con un sistema desarrollado tanto en el aspecto tecnológico como en el metodológico. El caso del mercado británico no es similar si bien presenta características que indican que la tendencia será parecida. El mercado británico de la televisión se ha visto perjudicado por las nuevas opciones de consumo audiovisual como pueden ser el consumo bajo demanda o el denominado catch up [25]. La adopción de nuevos métodos para analizar las audiencias en cualquier parte que se encuentren, resulta también crucial para este mercado.

Profesionales de la investigación de audiencias de televisión de Reino Unido, anunciaban en la conferencia EMRO 2013, conferencia anual de entidades empresariales dedicadas a la medición de medios y audiencias, celebrada en Bucarest, la solicitud de las empresas de televisión británica de obtener una medida para los contenidos a través de todas las plataformas y dispositivos. Apelan a una integración de datos y modelos que amplíen las bases de datos y generen métricas comunes [26].

La penetración de los terminales inteligentes en UK ha sido importante en los últimos años, llegando a convertirse en una parte esencial del día a día de muchos usuarios. Estudios de 2012 señalan que los poseedores de este tipo de teléfonos realizan un consumo medio de 25 minutos diarios en Internet y 17 en las redes sociales [27].

El cambio que estos dispositivos han generado en las costumbres de sus usuarios y más concretamente en lo que a medios de comunicación se refiere, ha sido observado por las diferentes cadenas de televisión, como Channel 4 que apuesta por dirigir algunos de sus productos, como concursos, a Twitter después de observar la cantidad de mensajes que éstos generan en esa red social. La comunicación a través de las redes sociales experimenta un crecimiento constante desde 2008 [28]. Recuérdese los resultados de estudios realizados en 2013 que coincidían en señalar que aproximadamente el 80% de propietarios de smart-phonestablets u ordenadores portátiles usaban estos dispositivos mientras veían la televisión haciendo comentarios sobre aquello que estaban viendo [29].
4.1 Panorama del análisis de audiencias en televisión social en Reino Unido


Si bien se observa en la investigación que el británico es todavía un mercado incipiente, también se observa un cierto desarrollo de las empresas que ofrecen mediciones de audiencia en televisión social y una demanda del sector de la televisión que cada vez obtiene más voz y más protagonismo en los medios especializados. El mercado es consciente de que los medios sociales pueden ofrecer, y de hecho ofrecen, nuevas alternativas como el chatterboxingy las empresas de televisión desarrollan sus aplicaciones para que los espectadores puedan generar el debate sobre productos consumidos una vez que las hayan aplicado en sus teminales. Un ejemplo de estas apps es Zeebox disponible para Ipad e Iphone, para android, blackberry y Web [30].

La unión entre Twitter y Nielsen en Estados Unidos ya había aparecido en las revistas especializadas. La adquisición de Bluefin Labs por parte de Twitter tuvo una buena acogida en ecosistema televisivo británico [31]. Un debate posterior pareció centrarse en la capacidad que tenía Twitter como direccionador de audiencias. La cantidad de tweets conseguidos por el programa The Apprentice, emitido por BBC, fue noticia a principios del mes de mayo de 2013 [32]. El desembarco de Nielsen Twitter TV Ratings en Reino Unido está previsto para otoño de 2013. Mientras tanto, otras empresas ofrecen las valoraciones y mediciones de los comentarios en Twitter y pujan por hacerse fuertes anunciando sus resultados en algunos de los principales blogs de televisión del paí
4.2 Panorama empresarial y fusiones en Reino Unido


Si el incremento en el uso de smart-phones y de tabletas ha llevado a los broadcasters ingleses a ganar audiencias, la misma proliferación tecnológica abre el mercado a las nuevas formas de consumo de televisión y de análisis de audiencias.

La principal empresa medidora de televisión social en Reino Unido es SecondSync, también cercana a Twitter. Ofrecen un ranking diario de programación en función de los tweets recibidos y analizados. Los datos son publicados para programación en general, series de televisión y canales. Se posicionan como una empresa que ofrece datos complementarios a los de BARB, la empresa medidora en el mercado británico, tanto en un sentido cualitativo como cuantitativo. Poseen información accesible sobre los comentarios de televisión desde 2010.

Gestionan más de 1000 transmisores diarios en Reino Unido y cubren todos los canales digitales durante 24 horas al día, siete días a la semana. “SecondSync da sentido al torrente de tweets producidos por la audiencia. Trabajamos con los organismos de radiodifusión, agencias y marcas para entender lo que los espectadores están diciendo”. En su página web ofrecen una tabla de posiciones en la que se exponen, diariamente, los datos del día anterior, resultado del tratamiento de más de un millón de tweets. La información ofrece: total de tweets generados, usuarios únicos, impresiones, promedios, share diario, share por periodo de tiempo y una gráfica en la que se indican aquellos momentos de la emisión que más conversación han generado.

Si en el mercado americano de la televisión se observaban las fusiones entre medidores y desarrolladores, este mercado experimenta una situación similar. La fusión se da en este caso entre SecondSync y Kantar Media, una de las empresas medidoras de audiencias en UK. Esta fusión se une a la que se realiza con BARB, la agencia encargada de la medición de audiencias en UK para lo que se ayuda con Ipsos, Kantar y RSMB. Se vuelve a observar como las iniciativas tienden a uniformizarse en la generación de un dato de audiencia más completo y efectivo. El dato de la fusión entre SecondSync y Kantar media era conocido en UK en febrero de 2013 y se vuelve a publicar en la Web de la compañía en agosto del mismo año.
4.3 Una breve descripción de la metodología utilizada para el análisis de audiencias en televisión social en UK


A pesar de que no se ha encontrado información sobre los modelos metodológicos utilizados para obtener las métricas de chatterboxing en el mercado británico, es posible asegurar que éstas se generan también desde la recogida y análisis de datos masivos (Big data). De esta manera, la metodología inglesa funciona también a partir del análisis de cada uno de los comentarios que sobre los contenidos de televisión se generan en las redes sociales y, más concretamente en Twitter. Mediante el uso de algoritmos, se consigue determinar qué conversaciones en las redes sociales se refieren a la programación. El modelo trata de procesar, mediante el uso de algoritmos, montones de modelos matemáticos hasta encontrar una combinación de palabras que tengan una correlación con la programación de la parrilla. Cuando el algoritmo no ofrece toda la información que se desea obtener, se usa la correlación. Las predicciones basadas en correlaciones, capaces de extraer el oro de la minería de datos. Con las correlaciones no hay certeza, sólo probabilidad, pero si una correlación es muy fuerte, la probabilidad de vínculo es muy elevada. 
5. El incipiente panorama español


La práctica del chatterboxing es también una realidad en el mercado español líder en la penetración de smart-phonesen Europa según datos ofrecidos en septiembre de 2013. Fue a finales de 2012 cuando emergieron las dos empresas que en la actualidad hacen análisis sobre los comentarios de usuarios de redes sociales referidos a la programación de televisión. Una de ellas, Tuitele, parte de la idea de que una nueva forma de ver la televisión necesita una nueva forma de analizar la audiencia para lo que ha generado su herramienta Tuitele Analytics. Tuitele afirma medir y analizar los programas de televisión y la actividad social que generan y aseguran a sus clientes poder ayudar a incrementar el interés y el impacto de sus contenidos televisivos. Entre las técnicas de investigación que ofrecen está el focus group formado por la audiencia y que genera discursos diariamente, logrando información de más de 23 millones de espectadores sociales cada mes, monitorizando 24 horas al día de emisión durante los 7 días de la semana. Utilizan una plataforma tecnológica flexible y adaptada al Big Data y algoritmos que garantizan indicadores precisos. Mediante la descarga de una aplicación Tuitele ofrece al usuario estar siempre informado sobre lo que sus contactos están viendo en televisión, lo que ayuda a que la herramienta se convierta también en un driver.

Otra empresa que analiza audiencias desde los comentarios generados en Twitter es Global In Media. Sin demasiada información en su Web sobre la metodología utilizada, sí podemos decir que basan su calidad en la triada tecnologías-personas-método. Así, representantes de la empresa declaraban en prensa on line que hay dos elementos clave en el sistema de trabajo de la compañía: recoger e identificar. La recogida de información se lleva a cabo mediante un complejo sistema de servidores que permite capturar y procesar gran cantidad de menciones. Como dato de interés cuantitativo, la empresa declaraba en noviembre de 2012 que recogían cerca de ocho millones de comentarios mensuales, de los que podía procesar cerca de 3000, lo que significa un procesamiento de 48 mensajes por segundo [33]. Respecto a la identificación de los comentarios, parte de interés principal en el proceso, ésta se genera mediante la creación de algoritmos que indican a qué programa corresponde cada uno de los términos. Para ello utilizan querys, elementos de detección del idioma o del huso horario que garantiza la corrección del análisis.

Ambas empresas ofrecen los ranking de “impacto social” en la televisión española, tanto para cadenas generalistas como para temáticas, intentando cubrir todo el panorama televisivo español. Por el momento no se conocen fusiones o adquisiciones entre las compañías españolas de análisis y Twitter si bien sí se observa en algunos casos, como el de Tuitele, el tránsito de reconocidos profesionales antaño trabajadores en destacados institutos de investigación de audiencia a las filas de la compañía.
6. Conclusiones


La aparición de nuevas metodologías para poder, no ya medir sino analizar a la audiencia, lo que era una demanda del mercado, ha llegado ya al mercado y lo ha hecho desde las redes sociales. El análisis de audiencias desde las redes sociales es una realidad en países como Estados Unidos, Reino Unido y España. No obstante, esta realidad no se desarrolla con la misma intensidad en todos los mercados. Mientras que el mercado americano experimenta un amplio desarrollo, el británico observa los pasos dados y el español evoluciona poco a poco en su andadura. El protagonismo que el Big Data está teniendo en la disciplina de la investigación de audiencias, la importancia que tiene el dato que se proporciona como complemento de la audimetría y las posibilidades de utilización de las redes sociales como herramientas de promoción de programas colocan a este tipo de análisis en el punto de mira de los medidores tradicionales de audiencias.

No obstante, se observa todavía la falta de un consenso total en el sector de la televisión que haga que los datos ofrecidos por este tipo de investigación lleguen a tener una identidad propia y la correspondiente atención por los actores del mercado. Hasta el momento no se ha encontrado una tendencia que hable de la necesidad de instaurar un dato único, la denominada moneda de cambio, tal y como existe en la fórmula tradicional de la medición de audiencias, todavía no forma parte del discurso en este campo.

La importancia que estas nuevas formas de análisis y medición de audiencias llegará a tener se observa en las fusiones que se están realizando entre las grandes empresas de investigación de mercados y audiencias y Twitter. Es el caso de Nielsen en Estados Unidos y de BARB y Kantar media en el mercado británico. En el mercado español, todavía tímido, destaca el tránsito de profesionales de empresas de investigación de audiencias a las de análisis de televisión social en España. En este sentido, la presente investigación interpreta que habrá un desarrollo importante de este tipo de investigación en España, pero para que ésta llegue habrá que esperar los tiempos de implantación. Desde el desarrollo del sistema en EE.UU hasta su implementación en UK han transcurrido dos años que son los que habrán de pasar que el sistema se fortalezca en España.

En ese sentido y hablando de cara a un futuro global, todo parece indicar que las grandes empresas licitadas para el análisis de audiencias no quieren perder la oportunidad de desarrollar sus aplicaciones metodológicas para cuando el mercado en general (anunciantes, centrales y televisiones) determinen un acuerdo al respecto. En el caso de que los anunciantes no consideraran esta información como un dato relevante en cuanto a competencia en el mercado, sería posible que televisiones y centrales usaran el dato como una ayuda para la realización de estrategias internas de posicionamiento. De hecho, el factor estratégico es algo que ya ha sido observado en un modelo que promete medición y análisis de la audiencia y de sus comentarios. En este sentido, la información que estas empresas publicitan es siempre de carácter cuantitativo. La información sobre los resultados de análisis cualitativo, que en principio parecía ser la novedad más relevante del sistema, no se hace pública. La información cualitativa, como siempre ha sucedido en el sector, se guarda como dato válido para la estrategia de posicionamiento y no se publicita.

Si bien se observa que este sistema de análisis marcará el futuro de la investigación de audiencias pues ofrece ese dato complementario a la audimetría que se demandaba, nada asegura que en un futuro sigan siendo las redes sociales las que soporten la información que requiere la investigación. En la literatura existen ya autores que advierten de la validez del sistema, pero también de la posibilidad de que sean los propios canales los que terminen creando su propia red, eludiendo así la colaboración con terceros.

La posibilidad de desarrollar investigación cualitativa on line, a partir de los comentarios que la audiencia hace sobre los espacios de televisión que consume, abre las puertas a la automatización de este tipo de investigación y crea nuevos campos de análisis para los estudios culturales de audiencias y los estudios de recepción.
Notas al Pie


[1] FOWLES, Jib. Why viewers watch. A reappraisal of television effects. Sage Publications. California. 1996. p. 61

[2] GANE, Rogers. “Television audience measurement systems in Europe. A review and comparison”. En KENT , Raymond (Ed.), Measuring Audience Media.
London. Reutledge. 2004

[3] NIGHTINDALE, Virginia. El estudio de las audiencias. El impacto de los real.
Paidos. Barcelona. 1999. p.11-12

[4] BAINES, Paul & CHANSAKAR, Bal. Introducing Marketing Research. Wiley. Chichester. 2002. 43-48

[5] DOYLE, Mark. The future television. A global overview programming, advertising, technology and growth.
NTC Businnes Books. Illinois. 1992

[6] GARCIA-MATILLA, Eduardo. La revolución de la investigación de audiencias en la televisión. Conferencia en: “Encuentros sobre los últimos desafíos y tendencias en el sector audiovisual”. Fundación Telefónica-Revista Telos (84). Madrid, septiembre 2010

[7] La noticia aparecía en diferentes revistas especializadas del sector en UK. Algunos ejemplos:

En Brand Republic. BBC in agency search for qualitative proyects (30 de nombiembre de 2007) Puede verse en: http://www.brandrepublic.com/news/770728/BBC-agency-search-qualitative-projects/

En Research. BBC makes call fornew equal researcher roster (30 de noviembre de 2007) Puede verse en : [http://www.research-live.com/news/bbc-makes-call-for-new-qual-research-roster/3004003.article]

[8] GFK. Television Appreciation Research. Pude verse en: [http://www.gfkaudimetrie.be/GfK%20TV%20Day%20-%20Appreciation%20Research.pdf]

[9] …….

[10] PEIL, Corinna & RÖSER, Jutta.
Using the domestication approach for the analysis of diffusion and participation process of new media. En BILANDZIC, Helena; GEOFFROY, Patriarche y TRAUDT, Paul (EDS.) “The use of social media. Cultural and social scientifics perspectives on audience research”. Intellect Books. Chicago. 2012. pp.221-240

[11] ...….

[12] JENKINS, Henry. Convergence Culture: where new and old media collide. New York University Press. New York and London. 2006

[13] HILLS, Matt. Participatory Culture: mobility, interactivity and identity. En CREEBER, Glen & ROSTON, Martin “Digital Culture. Understanding New Media”. McGraw-Hill. Berkshire. 2011. pp. 107-121

[14] The Guardian: “Twitter adquires the Social Tv analytics company Blue Fin”, 6 de febrero de 2013.
Puede verse en: http://www.guardian.co.uk/media-network/media-network-blog/2013/feb/06/twitter-bluefin-labs-social-tv

[15] “Species: la evolución del hombre”. Puede verse en http://www.discoverymax.es/reports/8

[16] HILL, Matt, op, cit.

[17] IPMARK: “La televisión conectada. Tiempos de cambio” en IPMARKK Nº 792, abril de 2013

[18] MEDIA WEEK: “Do media agencies new metrics?” con fecha 27 de junio de 2013 en Media Week.
Puede verse en: http://www.mediaweek.co.uk/analysis/1187483/

[19] PROULX, Mike & SHEPATIN, Stacey. Social TV. How marketers can reach and engage audiences by connecting television to the web, social media, and mobile. Wiley. New Jersey. 2012. p. 10

[20] Puede verse en: https://bluefinlabs.com/

[21] PROULX, Mike & SHEPATIN, Stacey.
Op, cit. p. 115

[22] NIELSEN: “Nielsen and Twitter stablish social TV ratings”, en Nielsen con fecha 17 de diciembre de 2012. Puede verse en: http://www.nielsen.com/us/en/press-room/2012/nielsen-and-twitter-establish-social-tv-rating.html

[23] Puede verse en: http://blog.trendrr.com/2013/05/31/trendrrs-curatorr-named-to-twitters-certified-products-program/

[24] PROULX, Mike & SHEPATIN, Stacey.
Op, cit. 125

[25] KeyNote Report: Market Assessment, 2012. HUCKER, Robert (Ed.) Third Edition.
September 2012

[26] AEDEMO: Ultimo Avances en Audiencia de Medios. José Andrés Gabardo (AIMC) en Webinar Aedemo.
9 de julio de 2013

[27] KeyNote Report: Market update 2013. TUTT, Leah (Ed.) Third edition. Jaunary 2013

[28] KeyNote Report 2013. op, cit.

[29] THE GUARDIAN: http://www.guardian.co.uk/technology/appsblog/2012/oct/29/social-tv-second-screen-research

[30] KeyNote, 2012, op, cit.

[31] Puede verse en: http://www.guardian.co.uk/media-network/media-network-blog/2013/feb/06/twitter-bluefin-labs-social-tv. 8 de febrero de 2013

[32] La noticia se propagó en diferentes medios especializados entre el día 8 y el 12 de mayo de 2013. Entre otros: Keymultimedia. 8 de mayo de 2013. Puede verse en:
http://www.keymultimedia.co.uk/2013/05/12/twitter-the-new-rating-system-for-tv-shows/

The Wall. 10 de mayo de 2013. Puede verse en: http://wallblog.co.uk/2013/05/10/the-apprentice-dominates-social-tv-as-it-takes-80-tweets-for-slot/

[33] Puede verse en Territorio Creativo: http://www.territoriocreativo.es/etc/2012/11/entrevista-a-los-dos-principales-medidores-de-share-social-tuitele-y-global-in-media.html
BIBLIOGRAFIA
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• PROULX, Mike & SHEPATIN, Stacey. Social TV. How marketers can reach and engage audiences by connecting television to the web, social media, and mobile.
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INDICE DE REVISTAS ESPECIALIZADAS UTILIZADAS
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• BROADCAST.
“C4 panel show to feature twitter playalan game” Alex Farber. 21 de junio de 2013.

• IPMARK “La televisión conectada. Tiempos de cambio” en IPMARKK Nº 792, abril de 2013.

• KEYNOTE REPORT: KeyNote Report: Market Assessment, 2012. HUCKER, Robert (Ed.) Third Edition. September 2012. .

• KEYNOTE REPORT: Market update 2013. TUTT, Leah (Ed.) Third edition.
Jaunary 2013

• MEDIA WEEK “Do media agencies new metrics?” con fecha 27 de junio de 2013 en Media Week.
Puede verse en: http://www.mediaweek.co.uk/analysis/1187483/

• RESEARCH (2007) BBC makes call for new qual research roster.
(30 nov 2007) Puede verse en: http://www.research-live.com/news/bbc-makes-call-for-new-qual-research-roster/3004003.article

• TERRITORIO CREATIVO: Entrevista a los dos principales medidores de share social: Tuitele y Global In Media. http://www.territoriocreativo.es/etc/2012/11/entrevista-a-los-dos-principales-medidores-de-share-social-tuitele-y-global-in-media.html



INDICE DE ESTUDIOS UTILIZADOS
• “Species: la evolución del hombre”. Puede verse en http://www.discoverymax.es/reports/8

• NIELSEN “Nielsen and Twitter stablish social TV ratings”, en Nielsen con fecha 17 de diciembre de 2012. Puede verse en: http://www.nielsen.com/us/en/press-room/2012/nielsen-and-twitter-establish-social-tv-rating.html


¿Qué es Big Data? Las entrañas de los datos

Lo más importante de Big Data es que supone un nuevo paradigma para el conocimiento. Una concepción sobre el uso de datos que nos debe interesar, ya que hoy en día todos somos fábricas de información. Información que, recogida en cantidad, puede ser reveladora de cuestiones que nos ayuden en el día a día, o puede despojar al navegante de todo tipo de privacidad. Incluso la privacidad a un futuro libre.

Autor: Oriol Calabuig

“En 2004, Walmart echó un vistazo al contenido de sus gigantescas bases de datos de antiguas transacciones: qué artículo había comprado cada cliente y su coste total, qué más había en el carrito de la compra, la hora del día, e incluso el tiempo que hacía. Así, observó que antes de un huracán no sólo aumentaban las ventas de linternas, sino también las de Pop-Tarts, un dulce para el desayuno” (MAYER-SCHÖNBERGE; CUKIER 2013: 37). Existen dinámicas que difícilmente se pueden explicar mediante la vía de la causalidad. Correlaciones poco evidentes, o extrañas, que quizá su razón sea tan compleja que deba ser obviada. Esto aún choca en una sociedad científica como la nuestra, pero el caso es que de mano de las grandes empresas de comunicación y datos se va abriendo la cáscara de esté nuevo mundo basado en la probabilidad.


Las personas nos hemos convertido en un rastro continuo de datos. El banco conoce las transacciones de la cuenta con que operamos, el supermercado registra nuestros hábitos de consumo, cada web que visitamos tiene a mano los clics que hacemos o los tiempos de visita, exponemos la cotidianidad en las redes sociales, las telefónicas saben dónde nos encontramos en cada momento y qué hacemos con el móvil… Estamos registrados. Generamos una cantidad astronómica de datos que siendo efímeros, también son almacenables. Sólo en Internet, este mes se engendrarán unos 70 exabytes de información. Unos 110 mil millones de cds llenos de documentos, música y vídeo. Sólo en Internet. Cabría sumar los datos creados en intranets, por particulares, por empresas, etc. Bien podríamos compararlo con el mercado de la arena. Somos poco conscientes de que una materia que está por todas partes, de valor muy relativo desde nuestra humilde existencia, es una materia básica en el mundo –para la construcción–. Así que quien tiene capacidad para transportar grandes cantidades de tierra, puede obtener enormes beneficios. Un saco de información tiene una utilidad relativa. Más bien de uso personal. Pero cuando traficamos con petabytes o exabytes de datos, y los podemos cruzar entre ellos, aparece un valor incalculable.




El significado de Big Data

Dar un significado teórico a Big Data es complejo porqué más allá de lo que propiamente es, se debe a diferentes contextos actuales que permiten su aparición y tiene de trasfondo un cambio de mentalidad en el conocimiento. Empecemos por una definición simple: “Big Data es en el sector de las TIC una referencia a los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos” (Wikipedia). Esta frase tan llana lleva asociadas muchas ideas que hay que apuntar. Las primeras son las famosas tres Vs, usadas para definir las características clave de Big Data: Volumen, Velocidad y Variedad. A las cuales ya han incluido otras como valor, veracidad, variabilidad, visualización o viralidad –aunque estas últimas se deben matizar y las dejaremos de lado–. Por volumen debemos entender tanto la cantidad de datos que se producen, como la posibilidad de guardarlos y aumentarlos. La velocidad hace referencia a todo el proceso, rapidez en el registro, captación, análisis de los datos, visualización y toma de decisiones. Es importante entender que el objetivo final es, normalmente, la toma de decisiones. Así que es importante llegar al punto final. Y la variedad, la cual nos indica que no se trabaja en una base de datos cuadriculada y ejemplar. Sino que pueden existir documentos diversos, información que deba ser digitalizada, datos de geolocalización, archivos de voz e imágenes… No hay límite. Debemos ser conscientes que existe software capaz de digitalizar fácilmente textos escritos y programas de reconocimiento facial o de voz que pueden llegar a analizar actitudes o transcribir un dialogo. Ya hay empresas que se dedican a extraer sentimientos o conductas de los usuarios en las redes sociales. Eso sí, aún con márgenes de acierto relativos (50% - 70%).


The Formation of Love (Facebook)


En resumen, el análisis de datos masivos es un trinomio entre el almacenamiento de magnitudes ingentes de información, tecnología capaz de trabajar con diversidad de datos y el análisis en “tiempo real” del conjunto. Y los resultados se acostumbran a mostrar gráficamente para facilitar la comprensión. Pero todo ello, se debe a un contexto donde la tecnología –hardware y software– es capaz de almacenar, analizar y escudriñar gran diversidad de documentos en poco tiempo y encontrar dinámicas, tendencias o comportamientos. Eso a un coste cada vez más bajo que, de hecho, democratiza su uso –como veremos, no es nuevo–. Seguramente, el tiempo nos lleve a entender Big Data como respuestas intrínsecas en grandes bases de información caótica, pero en la actualidad el punto tecnológico es importante. Ya que tanto el hardware como el software se encuentran a las puertas de esta realidad.





De la causalidad a la probabilidad

Bajo esta capa teórica subyace una idea de más calado. Históricamente, nuestra sociedad ha trabajado con escasez de datos. Donde el positivismo dependiente de métodos científicos, de muestras siempre limitadas, ha llevado la humanidad al descubrimiento de innumerables respuestas a partir de una pregunta. La metodología tradicional: formular una hipótesis y experimentar empíricamente –con pocos datos, pero muy exactos– para confirmarla.

Por su lado, la estadística veía relegado su campo a una segunda división. La abrumadora cuantía de datos que requería la datificación de relaciones en muchos campos o el propio análisis lo hacía inviable. Además, en los casos que se lograba, las herramientas de contabilización y estudio eran tan básicas que era imposible un trabajo correcto sin un gran despliegue económico, humano y tecnológico. Así, a mediados del siglo XX se descubrió las ventajas y características de un buen muestreo: “Los estadísticos han demostrado que la precisión de la muestra mejora acusadamente con la aleatoriedad, no con el mayor tamaño” (MAYER-SCHÖNBERGE; CUKIER 2013: 37). Pero existían ciertos límites, “como una copia fotográfica analógica. A cierta distancia, se ve muy bien, pero cuando se mira más de cerca, se vuelve borrosa” (MAYER-SCHÖNBERGE; CUKIER 2013: 39). Y es que las preguntas que dan forma a un muestreo son sus propios límites. Big Data puede relegar esto al pasado, hacer que la muestra sea el todo mismo. Una “probabilidad absoluta” –avalada por el peso de trabajar con todos los datos posibles– que puede dar respuestas de cierto valor.

“En 2006, Google se lanzó a traducir […] En lugar de páginas de texto bien traducidas en dos idiomas, utilizó un conjunto de datos más basto, pero también mucho más confuso: todo el contenido global de internet” (MAYER-SCHÖNBERGE; CUKIER 2013: 55). La idea era usar la probabilidad para extraer correlaciones de esta enorme base de datos y obtener un traductor. Y el resultado fue revelador: ni mejores algoritmos, ni el aumento de la calidad de la muestra, llegan a los buenos resultados obtenidos de aumentar el campo ingentemente. Así, cuando se trabajan datos masivos, los errores o inexactitudes de la muestra se diluyen parcialmente. “Más que aspirar a erradicar todo atisbo de inexactitud a un coste cada vez más elevado, calculamos con la confusión en mente” (MAYER-SCHÖNBERGE; CUKIER 2013: 58).

En medicina, se pueden comparar todas las secuencias genómicas disponibles con el historial completo de las mismas personas. Las redes sociales pueden mostrar qué tipología de persona es más favorable a una marca. Una empresa de coches puede recoger todos los datos sobre un modelo y descubrir los quilómetros a los que acostumbra a fallar una pieza defectuosa. O un ayuntamiento podría relacionar el uso del metro con el tiempo, la época del año o las noticias del día anterior. Siempre desde la búsqueda de correlaciones, no partiendo de una hipótesis. Como avanzamos al inicio: algunas correlaciones pueden ser tan complejas que debemos obviar su razón. Y es que en el mundo de la probabilidad, ni hace falta una pregunta concreta, ni tiene porque importar la razón de la respuesta. Un choque directo con nuestra concepción científica del universo.

Sólo falta hablar de uno de los aspectos subyacentes más importantes que la estadística permite trabajar: los futuribles. Las encuestas a pie de urna tienen un crédito relativo. Pero la oportunidad de trabajar con muestras tan contundentes, permite aplicar la probabilidad sobre eventos futuros. Como hacen los hombres del tiempo desde hace años. Pero en cualquier área. Y debemos estar alerta, porqué es posible que a más exactitud, más credibilidad obtenga un resultado estadístico.


Los espías ya no llevan prismáticos




El símil para comprender los peligros que entraña la gestión de grandes cantidades de datos son dos libros muy conocidos: 1984 y The Minority Report. Existe la falta de consciencia sobre lo reveladores que pueden ser los datos. Sin ir más lejos: los nuevos contadores digitales de la luz, que registran información a intervalos de 6 segundos, pueden detectar los aparatos en funcionamiento, ya que los electrodomésticos tienen formas de consumo diferenciadas: “el consumo de energía de una familia revela información privada, ya sea acerca de las actividades diarias de los residentes, su estado de salud o sus actividades ilegales” (MAYER-SCHÖNBERGE; CUKIER 2013: 190). Cedemos los datos sin demasiada preocupación y hay pocas leyes que protejan el uso adecuado o la eliminación de datos tras ciertos periodos. Es más, los datos ya son una mercancía. Muchas empresas cobran por los derechos de explotación, algunas los ceden o, directamente, los venden. Tenemos el caso reciente de WhatsApp. Facebook también pago por la base de datos –chats, imágenes, vídeos…– que la empresa de mensajería había acumulado. Donde, muy importante, el número de teléfono vincula al usuario con la cuenta.


LAPD computer program prevents crime by predicting it
Un programa de la policía de Los Ángeles predice las zonas de más crimen


Quizá, el aspecto más peligroso del análisis de datos sean las predicciones probabilistas. Del mismo modo que podemos buscar correlaciones para mejorar la venta de un producto, podemos cruzar informaciones para detectar zonas y horarios de mayor criminalidad, hacer evaluaciones psíquicas con el contexto informativo de alguien o, directamente, buscar al precriminal o la preenfermedad. Y aunque seguramente el uso de datos privados acentúe el peligro, no siempre necesitamos datos personales para poder llevar a cabo praxis muy cuestionables, que dan rienda suelta para que la probabilidad ahogue la libertad. Debemos tener muy presente que los datos no caducan y, muchas veces, sus usos secundarios han sido los más productivos. Es más, las bases de datos son tan ingentes que ni una anonimidad en ellos garantiza no ser descubierto: “En agosto de 2006, AOL hizo públicas un montón de antiguas búsquedas en internet […] Se habían borrado las informaciones personales como nombre de usuario y dirección IP […] en cuestión de días, The New York Times casó búsquedas como ‘solteros 60’, ‘té saludable’ y ‘paisajista en Lilburn (Georgia)’ para lograr identificar al usuario número 4417749 como Thelma Arnold” (MAYER-SCHÖNBERGE; CUKIER 2013: 192). Este, obviamente, no es un caso único.

Con todo lo dicho, podríamos empezar a vislumbrar a qué se dedica la NSA. Este interés repentino en recolectar datos a nivel mundial, inconexos y sin objetivo aparente. También la agencia de inteligencia británicaHasta el CNI hace lo que puede. Este puede ser el nuevo espionaje: recolectar grandes bases de información, obtenidas con o sin motivo aparente, y usadas secundariamente para rastrear y/o reconocer a alguien. A alguien o a su posible conducta, yendo más allá de los propios datos. En cualquier caso, seamos prudentes. Google tiene mucha más información que cualquier agencia estatal. Y Facebook también. Twitter, Amazon, Yahoo, Microsoft… Son estas empresas las que, por ahora, sustentan un nuevo poder: los datos.


Bibliografía

MAYER-SCHÖNBERGER, Viktor; CUKIER, Kenneth. Big data: La revolución de los datos masivos. Edición en castellano: Turner Publicaciones S.L., 2013.

Material de consulta

GARCÍA CAMPOS, Juan Manuel. “El tesoro de los datos masivos”. Magazine - La Vanguardia [en línea], 8 noviembre 2013. [Consulta: 10 marzo 2014]. Disponible en:
http://www.lavanguardia.com/magazine/20131108/54392775355/big-data-datos-masivos-reportaje-en-portada-magazine-10-noviembre-2013.html

”Big data”. Wikipedia, la enciclopedia libre [Wiki en Internet] St. Petersburg (FL): Wikimedia Foundation, Inc. 2001. [Consulta: 18 marzo 2014]. Disponible en:
http://es.wikipedia.org/wiki/Big_data

FOTHERGILL, John (Director). The Age of Big Data [vídeo - documental]. BBC Productions: LAVERTY, Aidan; VAN DER POOL, James (editores). Londres, 2013. Disponible en:
http://www.youtube.com/watch?v=CO2mGny6fFs

[Gráfico] Cisco VNI. “The Zettabyte Era - Trends and Analysis” [en línea] 29 mayo, 2013. Disponible en:
http://www.revistalatinacs.org/068/paper/991_Somosaguas/RLCS_paper991.pdf
- See more at: http://www.portalcomunicacion.com/monograficos_det.asp?id=261&lng=esp#sthash.4YUzfRMc.dpuf

martes, 1 de abril de 2014

Presentan un televisor 4K y con Android

Presentan un televisor 4K y con Android

Es el Philips 8809; la pantalla es de 55 pulgadas; usa Android para gestionar todas las funciones de la pantalla y sumar herramientas nuevas
 
 
Philips anunció que en breve ofrecerá en el mercado europeo un televisor 4K (es decir, que tiene una pantalla con una resolución de 3840 x 2160 pixeles) que además usa Android como sistema operativo para gestionar todas sus funciones.
La compañía ya había mostrado un prototipo en enero en la CES de Las Vegas, pero ahora es oficial: el Philips 8809 es un televisor con Android. La pantalla es de 55 pulgadas, aunque también hay modelos de 48 pulgadas y resolución Full HD.

El equipo tiene acceso a Google Play y a todas las aplicaciones disponibles allí, lo mismo que a funciones especiales que Philips incorporó en el modelo, que tiene un corazón de 4 o 6 núcleos (según la versión) y 2,7 GB de almacenamiento para aplicaciones (juegos, Skype, servicios de streaming, etcétera), además de algunas características que agrega la compañía (Ambilight para iluminar los bordes de la pantalla, una aplicación para controlar el televisor en forma remota, el uso de la cámara frontal para detectar la ubicación del televidente y la iluminación ambiente y ajustar el brillo de la pantalla, etcétera).
El modelo 4K llegará al mercado europeo en el segundo trimestre de este año; el desembarco en la Argentina de los televisores con Android de la compañía está planeado recién para principios del año próximo..

Google Maps sale a la caza de Pokémon

Google Maps sale a la caza de Pokémon

En línea a ediciones anteriores, la compañía estadounidense fue una de las primeras en sumarse al Día de los Inocentes en el hemisferio norte y presentó un mapa para encontrar a los personajes de la serie televisiva en diversas partes del mundo
 
 
Como suele ocurrir cada 1 de abril en el hemisferio norte, las bromas por el Día de los Inocentes están presentes en el mundo tecnológico, y Google fue una de las primeras compañías en mostrar su broma: una competencia para atrapar todos los Pokémon.
Una actualización de Google Maps en las versiones para teléfonos móviles con iOS de Apple y Android de Google permitirá ver la ubicación de todos los personajes de la serie televisiva. De esta forma, esta pequeña competencia forma parte de una campaña ficticia para contratar al mejor cazador de Pokémon del mundo.

Cómo afecta el cambio climático a la Argentina

Un informe del panel intergubernamental de Naciones Unidas arroja serias advertencias sobre las modificaciones que está sufriendo el clima en nuestro país
 
 

INUNDACIONES

El informe advirtió sobre el aumento de las precipitaciones en la provincia de Buenos Aires, el área metropolitana, el centro y sudoeste de la Argentina en los últimos 30 años. La extensión de las inundaciones está asociada, entre otras causas, a los cambios en el uso de la tierra.

SEQUÍAS

La evidencia científica también predice períodos de sequía más largos en el oeste y sur del país, lo que afectará a los cultivos.

DISPONIBILIDAD DE AGUA DULCE

Los glaciares y los campos de hielo de los Andes experimentaron retrocesos significativos. Esto afecta el abastecimiento de los ríos y la disponibilidad de agua dulce en zonas áridas que dependen de estos cursos de agua.

DEFORESTACIÓN

El 4,3 por ciento de la deforestación global ocurre en la Argentina. En el bosque chaqueño, la deforestación se aceleró a partir de la expansión agrícola y se convirtió en la principal fuente de emisiones de carbono del norte argentino.

CULTIVOS

El rendimiento de los cultivos podría reducirse por la escasez agua en varias zonas del país. Se espera que se incrementen enfermedades como las del ciclo tardío en la soja, brotes severos del vitus Mal de Río Cuarto en el maíz y fusiariosis en el trigo pampeano..

tendencias

Amor virtual en los tiempos del estrés, una tendencia que crece

Casi el 80% de los varones y el 63% de las mujeres respondieron en una encuesta que los sitios de encuentro facilitan las conquistas. En tanto, en Chicago un estudio demostró que las parejas nacidas en la Web duran más tiempo.

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Encontrar el príncipe azul a la vuelta de la esquina? Casi, casi, así de fácil. Es que hace tiempo ya que Internet y las nuevas tecnologías  marcaron un cambio radical en las formas de buscar pareja, relaciones o simplemente conocer gente.  
"Cuando empezamos a comunicarnos por Zonacitas los dos habíamos tenido otros intentos frustrados, ya que no era lo que buscábamos, pero al segundo día de chatear los dos sentimos una atracción que no era física solamente, sino que pudimos intuir la esencia del otro. Sentíamos lo mismo, pensábamos y escribíamos lo mismo, fue increíble descubrir eso, siempre lo recordamos. No es común sentir tanto por alguien a quien no viste en persona, pero nosotros fuimos enamorándonos día tras día tras día, mensaje tras mensaje", cuenta Aly Gaitán, de 45 años, usuaria de un sitio de citas y quien consiguió pareja tras varios intentos frustrados. 
El siglo XXI trajo muchas facilidades en cuanto a nivel tecnológico, y especialmente Internet se ganó un lugar muy grande. Así, en la Argentina se puede observar esta utilización en los hombres y mujeres que apuestan a lograr conquistas amorosas y sexuales a través de Internet. Datos que surgen de un estudio a cargo de la consultora Livra indican una tendencia cada vez mayor hacia la concreción de parejas por el medio virtual. La encuesta fue realizada sobre un total de 400 personas de entre 24 y 55 años en distintos puntos del país: el 79,7% de los hombres y el 63,8% de las mujeres de entre 34 y 44 años considera que los sitios de encuentro facilitan las posibilidades de conquista.
Dentro de este marco, se distingue que el 64,4% de los hombres y el 44,8% de las mujeres reconocen haber salido alguna vez con alguien que conoció a través de Internet.
Por otro lado, el estudio revela que el 86,4% de los hombres y el 77,6% de las mujeres considera que se puede encontrar pareja por Internet. Asimismo, el 71,2% de los hombres y el 70,7% de las mujeres tienen algún amigo o conocido que encontró novio/a por esa vía. 
Uno de los últimos datos desprendidos de este estudio es que un buen porcentaje de hombres y mujeres consideran que la comunicación por Internet ayuda a superar la timidez, amplía el abanico de opciones y simplifica las formas de conocer a la persona "ideal". 
"Ambos estuvimos suscriptos a otras páginas de citas, pero ahí la gente quería sólo relaciones casuales, nada serio. Cuando nos conocimos hacía muy poco que, tanto él como yo, nos habíamos suscripto. Yo enseguida tuve muchos mensajes y guiños de diferentes hombres, pero el perfil de José fue el que verdaderamente me llamó la atención y después de intercambiar algunos mensajes empezamos a chatear", recuerda Gaitán de los primeros mensajes cruzados con José Ascurra, de 43 años. 
¡Atenti!, quien crea que conocer al amor de su vida a través de Internet es una mala idea, se equivoca: según especialistas, las parejas online tienen menos probabilidades de divorcio que las que se conocen por otras vía. La Universidad de Chicago lanzó un estudio que muestra que las parejas que se conocen a través de Internet son más felices y sufren un 25% menos de divorcio. El estudio mostró que un 40,92% de quienes conocieron a su actual pareja en línea tenían entre 30 y 39 años. Además, los investigadores se sorprendieron al encontrar que más de un tercio de las personas casadas, con mayor educación y poder adquisitivo, conocieron a su cónyuge haciendo uso de las redes sociales, salas de chat, sitios de citas online, blogs, entre otros.
Según publicó la Academia Nacional de Ciencias de Estado Unidos, tras analizar una encuesta del sitio de encuentros eHarmony realizada a 19.131 participantes que se casaron entre 2005 y 2012, un tercio de los matrimonios en el país comienzan a través de Internet. Además, en comparación con las parejas que iniciaron su romance a través de medios tradicionales, tienen ligeramente menos probabilidades de una ruptura matrimonial: el 94% de los casados online continuaron juntos al menos hasta 2012, en comparación con el 92% de los del grupo offline.
"Siempre recordamos que al principio yo no le contestaba y él insistió. Empezamos a tener charlas profundas sobre diferentes cosas de la vida y ahí yo sentí que hice un clic. Me dí cuenta de que él era una gran persona y ahí empecé a interesarme por él y cambié rotundamente lo que pensaba. Zonacitas nos dió una segunda oportunidad en la vida para ser felices y encontrar al gran amor de nuestras vidas. Ya estamos por cumplir nueve meses, empezamos nuestra relación el 28 de junio del 2013. Igual, nuestra pareja está tan consolidada que sentimos que hace años que estamos juntos", confiesa  muy enamorada, Gaitán. 
Es que en general, las mujeres, encontraron en los recursos virtuales una forma de comunicación íntima y vigorosa para canalizar sus ansiedades. Sin embargo, a la hora de conseguir una pareja por Internet existe más paridad entre los discursos de hombres y mujeres. Ambos se necesitan y se buscan entre las páginas dedicadas a tal fin. En definitiva, la tecnología se presenta como un poderoso recurso para que las personas se conozcan. De todos modos, es necesario no pasar por alto algunos detalles importantes: la Web también esconde mentiras, favorece las inhibiciones, incrementa frustradas fantasías y crea contextos "perfectos".  «
 


una aplicación para el celular
De la misma forma que muchas parejas se formaron por chat, hoy el nuevo lugar de encuentro está en el celular. Se trata de Tinder, una aplicación para conseguir citas de manera fácil. La misma se encuentra disponible para iPhone y Android. Según sostuvo Sean Rad, CEO y fundador de Tinder, se arman 10 millones de parejas por día en la a aplicación para conseguir citas de manera fácil. 
La aplicación muestra fotos de mujeres y hombres (según el gusto de cada usuario) que se encuentren utilizando el producto y estén cerca de la zona que se requiera. 
Si al usuario le parece atractiva la foto de la persona que aparece debe correr la imagen para la derecha, mientras que si no le gusta lo debe hacer para la izquierda. Ningún usuario es notificado de estas decisiones, salvo cuando las dos partes se gustan entre sí. Allí se abre un chat y… ¡Comienza la acción!
El crecimiento de la aplicación es tal que en diciembre pasado el número de parejas formadas era de 5 millones y en julio eran 75 millones en total desde su lanzamiento en septiembre de 2012.


claves para tener éxito seguro
Antes de iniciarse en el micro mundo de la seducción virtual, es necesario poner en práctica unos cuantos trucos. Más allá de lo fácil que parece la tarea de armarse un perfil en un sitio de citas en Internet, los especialistas aconsejan adoptar ciertas estrategias. Las claves del lenguaje virtual, seleccionar una buena foto, elaborar el perfil más atractivo serán determinantes para tener éxito.
1) Seleccionar bien el sitio en el que buscar pareja. En Internet, es importante cerciorarse de la fiabilidad de las páginas. Si es posible, ayuda cerciorarse de que previamente ese site ha funcionado con amigos o conocidos. Para ello es útil entrar en chats y blogs para conocer la opinión de sus usuarios.
2) Elegir cuidadosamente el nickname. Al elegir un apodo virtual en el perfil, optar por el más original e ingenioso ysentirse identificado con él y con nuestros objetivos. No es lo mismo buscar pareja estable, conocer nuevos amigos o buscar sexo ocasional. 
3) Colgar una buena foto. El avatar o foto de perfil estará muy relacionada con el número de comentarios o "likes" que se reciban. Si no se elige una foto personal es preferible remplazarla por una llamativa o insinuante. Esta es una importante arma de seducción que influirá en la atracción que el resto de usuarios sienta hacia nosotros. 
4) Ser positivo. Es preferible, para buscar pareja por Internet, guardar los aspectos que consideremos negativos del sexo opuesto o de nosotros mismos.
5) Resaltar nuestras virtudes, con humildad y firmeza, sin resultar arrogante o engreído nos dará puntos a favor ante el resto de usuarios.
6) Nunca confiar ciegamente. Las estadísticas demuestran que de la información que un perfil facilita por Internet, sólo un 10% responde a la verdad. No está de más contactar más de una vez con la misma persona para ponerla a prueba. 
7) No mentir. No conviene mentir con la edad o el aspecto físico porque hay que tener presente que, en algún momento, podrías conocer, a tu virtual media naranja, cara a cara. Lo mejor, la sinceridad pero sin exagerar. 
8) La paciencia. Los pasos a seguir para enganchar en Internet o buscar pareja estable no tienen por qué ser diferentes a los de una relación tradicional. 
9) Proteger la intimidad. La información más personal debe permanecer oculta en nuestro perfil. Es recomendable sentirse seguro de la otra persona antes de un encuentro cara a cara, nunca se debe quedar con un usuario a quién se acaba de conocer. Concretar citas en un lugar público y que familiares o amigos estén al tanto para evitar contratiempos. Siempre hay "locos sueltos". 
 


El perfil, la foto, y algún comentario breve de presentación son las primeras señales que favorecen el acercamiento. Puntualmente, Zonacitas.com es un portal que tiene en cuenta distintas variables en su algoritmo para encontrar una pareja. El sitio tiene una modalidad gratuita y otra arancelada. Es decir, todos se pueden registrar sin pagar, crear su perfil y enviar guiños, pero para poder acceder al resto de las funcionalidades los usuarios se deben suscribir. Actualmente, hay tres planes con descuento. Seis meses a $ 44,99 por mes, el trimestral a $ 49,99 por mes y el mensual a $ 99,99. Al suscribirse, el usuario puede chatear, leer y responder de forma ilimitada todos los mensajes que recibe, entre otras funcionalidades especiales que tiene el formato pago de la plataforma.