2 0 16 Ano 8 - N. 07 Dezembro de 2016 ISSN: 2176 - 4883
Edição Especial "Prêmio Internacional Marcus Figueiredo" Al e j a n dr o M o r e n o Ed ua r d o S ie r r a Miguel Angel Torhton R ic a r d o D a n t a s G o n ç a l v e s
GRUPO DE PESQUISA OPINIÃO PÚBLICA, MARKETING POLÍTICO E COMPORTAMENTO ELEITORAL
Em Debate Periódico de Opinião Pública e Conjuntura Política Missão Publicar artigos e ensaios que debatam a conjuntura política e temas das áreas de opinião pública, marketing político, comportamento eleitoral e partidos.
Coordenação: Helcimara de Souza Telles – UFMG Conselho Editorial Antônio Lavareda – IPESPE Aquilles Magide – UFPE Bruno Dallari – UFPR Cloves Luiz Pereira Oliveira – UFBA Dalmir Francisco – UFMG Denise Paiva Ferreira – UFG Érica Anita Baptista - UFMG Gustavo Venturi Júnior – USP Helcimara de Souza Telles – UFMG Heloisa Dias Bezerra – UFG Julian Borba – UFSC Luiz Ademir de Oliveira – UFSJ Jornalista Responsável Érica Anita Baptista Equipe Técnica: Alex Mariano Érica Anita Baptista Parceria Instituto de Pesquisas Sociais, Políticas e Econômicas – IPESPE
Luciana Fernandes Veiga – UFPR Luiz Cláudio Lourenço – UFBA Malco Braga Camargos– PUC-MINAS Mathieu Turgeon – UnB Rubens de Toledo Júnior – UFBA Paulo Victor Melo - UFMG Pedro Santos Mundim – UFG Silvana Krause – UFRGS Yan de Souza Carreirão – UFPR
Endereço Universidade Federal de Minas Gerais Faculdade de Filosofia e Ciências Humanas Departamento de Ciência Política – DCP Av. Antônio Carlos, 6.627 - Belo Horizonte Minas Gerais – Brasil –CEP:31.270-901 + (55) 31 3409 3823 Email: marketing-politico@uol.com.br Facebook: Grupo Opinião Pública Twitter: @OpPublica As opiniões expressas nos artigos são de inteira responsabilidade dos autores.
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EM DEBATE
Periódico de Opinião Pública e Conjuntura Política Ano VIII, Número VII, Dezembro de 2016 SUMÁRIO Editorial
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Dossiê: Prêmio Internacional Marcus Figueiredo Mapeando Redes Sociais Digitais: uma proposta de análise da dimensão geográfica de interações no Facebook, Twitter e voto
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Ricardo D. Gonçalves Estimating the sources of bias: a predictive model to analyze polling performance for the congressional race in Mexico
34-47
Miguel Angel Thorton Capturando el silencio 2.0: El fenómeno Spiral of Silence en Facebook Alejandro Moreno e Eduardo Sierra
48-72
Colaboradores desta edição
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EDITORIAL
Edição Especial Prêmio Internacional Marcus Figueiredo
A tarefa de elaborar um editorial para a revista “Em Debate” traz uma satisfação especial em observar a formação de jovens pesquisadores na ciência política latino-americana que se dedicam ao tema da opinião pública em suas múltiplas facetas. Sem dúvida que o Prêmio internacional Marcus Figueiredo é um grande incentivador das novas gerações. O grupo Opinião Pública e a ABEP (Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa) promovem desde 2011 este prêmio concedido nos congressos da Wapor - América Latina. Já tive a oportunidade de presidir duas vezes o jurado que tem a responsabilidade de selecionar os artigos que disputam o prêmio. A Wapor – América Latina, com este prêmio, oferece uma rede de oportunidade de desenvolvimento de intercâmbio e divulgação de estudos comparados que possibilitam um olhar sobre a formação e dinâmica da opinião pública no continente. A busca de novos talentos é o motor que garante a continuidade do conhecimento, mas também fomenta a criação de novas linhas de pesquisa inovando com questionamentos que buscam traduzir desafios epistêmicos e captar transformações na dinâmica da construção da opinião pública e do comportamento eleitoral. Importante também destacar o significado da homenagem a Marcus Figueiredo, que simboliza um pesquisador brasileiro fundamental na formação de várias gerações de cientistas políticos que se destacam e atuam na área. Pioneiro nos estudos e consultorias sobre comportamento eleitoral e investigador do fenômeno da opinião pública foi um dos grandes responsáveis para o desenvolvimento desta área, especialmente no Brasil. Com esta homenagem se configura um elo entre a tradição e pioneirismo com um olhar
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ao futuro de uma geração que desponta para a continuidade e avanço na agenda de estudos da área. Nesta edição são publicados os dois trabalhos que receberam menção honrosa do IV prêmio Wapor Marcus Figueiredo concedido no VII Congresso Latinoamericano da Wapor em Monterrey-México este ano. O artigo de Ricardo D. Gonçalves, mestrando em Ciência Política na Universidade Federal do Paraná (UFPR), “Mapeando Redes Sociais Digitais: uma proposta de análise da dimensão geográfica de interações no Facebook, Twitter e voto”, traz importante contribuição para uma preocupação crescente dos estudiosos de opinião pública e comunicação eleitoral. A partir de um estudo de caso (Argentina) o autor se debruça em investigar as relações entre espaço digital e geográfico e impacto na decisão do voto. Com a utilização de duas técnicas, a análise espacial virtual e geográfica é explorada a hipótese de que novas comunidades de interação que se sustentam no ciberespaço não alteram a influência de redes de comunicação baseadas em amizades e vizinhança para a constituição do comportamento do voto. O exercício metodológico do autor oferece aos estudiosos um diálogo dos limites e potenciais para trazer luz às questões centrais de novas formas de comunicação política e seus impactos no comportamento da decisão do voto. Por sua vez, o artigo de Miguel Angel Thorton, mestrando em Políticas Públicas na George Washington University in Washington DC, “Estimating the sources of bias: a predictive model to analyze polling performance for the congressional race in Mexico”, oferece um estudo de caso mexicano sobre o impacto dos institutos de pesquisas de opinião eleitoral nas eleições para o legislativo do país de 1997 a 2012. O exercício aponta para questões que remontam ao perfil do sistema eleitoral mexicano e os efeitos das pesquisas de intenção de voto inseridos na dinâmica da engenharia institucional. O trabalho destaca, entre seus resultados, a maior probabilidade de subestimação dos
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partidos de esquerda por parte das instituições que elaboram as pesquisas de intenção de voto. É também preciso agradecer todos os colegas que participaram da comissão de seleção do prêmio Marcus Figueiredo, que tive a satisfação em presidir: Dr. Cláudio Penteado (Brasil/UFABC), Dr. Emerson Cervi (Brasil/UFPR), Dr. Felipe Borba (Brasil/UNIRIO), Dr. Fernando Azevedo (Brasil/UFSCar), Dra. Luciana Panke (Brasil/UFPR), Dr. Martin Echeverría (México/ Universidad Autónoma de Puebla, BUAP), Dr. Thiago Sampaio (Brasil/Unipampa),
Dr.
Oniel
Francisco
Díaz
(México/Universidad
Autónoma de Guanajuato, UGTO), Dra. Regina Helena Alves da Silva (Brasil/UFMG). Foram ao todo 19 artigos apresentados, o que sem dúvida demostra o interesse significativo da nova geração em concorrer ao prêmio. Com uma investigação inovadora e muito pertinente para o entendimento da lógica do funcionamento da construção da opinião pública temos o artigo de Alejandro Moreno e Eduardo Sierra apresentado no VII Congresso Latinoamericano da Wapor em Monterrey-México: “Capturando el silencio 2.0: El fenómeno Spiral of Silence en Facebook”. A preocupação dos autores é observar a dinâmica do conhecido fenômeno da “espiral do silêncio”, observado por Elisabeth Noelle-Neumann no contexto póssegunda guerra, em uma nova rede de comunicação, o Facebook. O estudo tem uma natureza de pesquisa piloto em que procura compreender as circunstâncias em que os usuários do Facebook decidem omitir suas opiniões ao invés de expô-las. Os autores disponibilizaram um questionário no Facebook para ser respondido, que foi respondido majoritariamente por jovens estudantes mexicanos. Buscando explorar as razões do “silêncio da opinião” na rede social o trabalho indica que fatores como a “auto percepção” de uma opinião minoritária e o receio de “isolamento social” não são fundamentais. O silêncio da opinião está mais relacionado ao resguardo da reputação do indivíduo preocupado em cuidar de sua imagem.
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Os três artigos apresentam distintas vertentes de pesquisa na área da opinião pública. Sem dúvida demonstram o terreno fértil e diversificado de uma agenda de investigações que tem apresentado crescente relevância para o entendimento do funcionamento dos regimes políticos contemporâneos imbricados em redes complexas de comunicação cada vez mais diversificadas e heterogêneas. Silvana Krause Professora do Programa de Pós-Graduação em Ciência Política da Universidade Federal do Rio Grande do Sul.
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8 RICARDO D. GONÇALVES MAPEANDO REDES SOCIAIS DIGITAIS: UMA PROPOSTA DE ANÁLISE DA DIMENSÃO GEOGRÁFICA DE INTERAÇÕES NO FACEBOOK, TWITTER E VOTO
MAPEANDO REDES SOCIAIS DIGITAIS: UMA PROPOSTA DE ANÁLISE DA DIMENSÃO GEOGRÁFICA DE INTERAÇÕES NO FACEBOOK, TWITTER E VOTO Ricardo D. Gonçalves Universidade Federal do Paraná – UFPR ricardo.dantas.contatos@gmail.com
Resumo: Este trabalho propõe um modelo de análise para materializar as relações de comportamento em
rede social digital e aplica este modelo com dados da eleição presidencial argentina de 2015, do público no Facebook e em perfis do Twitter. Objetivamente, explora-se a relação entre espaço eleitoral, dado pelo resultado de votos em urna, e o “espaço digital”, pelas relações entre usuários do Facebook e Twitter e a página oficial do principal candidato à presidência da Argentina em 2015, Mauricio Macri, em uma perspectiva geográfica. Utiliza-se dados do público argentino no Facebook (N=3 mi.), no Twitter (N=3,25 mi.), e os resultados eleitorais agregados dos departamentos argentinos (N=527) e infere-se a partir de Análises Geoespaciais. O fim é primeiro metodológico, mas, também, temático, de explorar as tendências de sucesso eleitoral no pleito presidencial argentino. Os resultados indicam regularidades territoriais claras quanto aos votos de Macri, com clusters significativos de alta e baixa votação, entretanto os territórios eleitorais possuem baixa relação com os territórios digitais – que são fracos e dispersos. É defendido que a aplicação dessa metodologia possui potencialidades substanciais para a melhor compreensão de problemas de diversas áreas de pesquisa em comunicação e política. Palavras-chave: Redes Sociais Digitais; Ciberespaço; Geografia Eleitoral; Territórios Digitais; Eleições presidenciais argentinas 2015.
Abstract: This paper proposes an analytical model to materialize the interactions in social media. And
further, applies this model to data from Argentina’s presidential election of 2015, Facebook and Twitter. Objectively, it explores, in a geographical perspective, the relationship between electoral territories, given by the outcome of votes in ballot box, and the "digital territories", granted by the relationship between Facebook and Twiter users and the official website of the main candidate for the presidency of Argentina in 2015, Mauricio Macri. The paper uses Argentina’s public data on Facebook, Twitter and electoral aggregate results in departments, inferring with Geospatial Analysis. The purpose is first methodological, but also thematic to explore the tendencies of electoral success in the Argentine presidential election. The results show clear territorial regularities in the votes of Macri, with significant clusters of high and low voting, but the electoral territories have low relation with the digital territories - which are weak and sparse. It is argued that the application of this methodology has substantial potential for the better understanding of problems in different research areas in communication and politics. Keywords: Social Media, Cyberspace, Electoral Geography, Digital Territories, Argentine presidential elections in 2015.
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9 RICARDO D. GONÇALVES MAPEANDO REDES SOCIAIS DIGITAIS: UMA PROPOSTA DE ANÁLISE DA DIMENSÃO GEOGRÁFICA DE INTERAÇÕES NO FACEBOOK, TWITTER E VOTO
Introdução Facebook, Twitter e redes sociais digitais em geral, são plataformas poderosas para comunicação e interação. Ações no ambiente online geram grande quantidade de informação que, cada dia mais, podem ser monitoradas, rastreadas e analisadas, seguindo as mais diversas metodologias. Usuários do Facebook, por exemplo, fazem “check-in”, sinalizando onde se encontram, marcam amigos em locais, citam os locais de trabalho e onde moram, o que gostam e o que não gostam. No Twitter os usuários podem escolher divulgar as coordenadas geográficas de suas mais variadas mensagens. Essas e outras ações dentro de redes sociais digitais são dados de comportamento e deixam rastros. Esses “rastros” são como pegadas no espaço digital e podem ser exploradas unidas a configurações do entorno geográfico, como dados sociais e de resultados eleitorais. No entanto, as tentativas de entender as relações entre atividades no espaço virtual e no físico ainda são escassas, e os resultados podem servir de base para entender diversos processos e comportamentos humanos (TSOU et al., 2013, p. 338 e 341). O objetivo deste paper é, a partir do referencial teórico-metodológico da Geografia Eleitoral, desenvolver, e aplicar ao caso argentino, um modelo analítico que alinhe a agenda de pesquisa da área à nova realidade das relações de contato entre indivíduos, já que, em hipótese, a tendência é de que o espaço, em termos de interação, comunicação, acesso e difusão de informação, seja cada dia menos dependente da distância física. Para isso são utilizados dados do público do Facebook, do Twitter e da Dirección Nacional Electoral do Ministerio de Justicia y Derechos Humanos argentino para explorar a relação entre os resultados de urna de Mauricio Macri (Cambiemos) à presidência da Argentina em 2015 e seus seguidores nas redes sociais digitais. Objetivamente, são identificadas e correlacionadas regiões de votos, regiões de “likes” à página oficial do candidato, e a localização dos perfis de Twitter que seguem o candidato, todas essas informações agregadas nos 527 departamentos
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argentinos, explorando padrões a partir de análise geoespacial. Os dados se referem a dois momentos temporais: o público no Facebook data do segundo turno da eleição argentina; os seguidores no Twitter são de oito meses após a posse de Mauricio Macri. Pesquisadores têm usado, cada vez mais, técnicas de análise geográfica para relacionar fenômenos políticos com dimensões espaciais. Os trabalhos da área têm apresentado resultados significativos do comportamento político utilizando associações geográficas e técnicas de análise espacial para compreender acontecimentos políticos, descobrindo padrões ocultos, causas e impactos das diferenças dos entornos geográficos (ZAVALA, 2012; JOHNSTON, 2006; JONES et al., 2004). O objetivo aqui é sugerir a aplicação destas técnicas em dados de redes sociais digitais, tendo em vista que todo o processo de difusão de mensagens e atividades online pode ser rastreado e os padrões de comunicação podem ser relacionados com atividades sociais. A aposta é que a exploração de fenômenos a partir de padrões entre ciberespaço e espaço real “É plausível revelar funções de probabilidade que irão informar a construção da teoria futura e, eventualmente, a validação teórica1” (SPITZBERG et al, 2011, p.103, tradução nossa). Não faz parte do objetivo sugerir que o sucesso eleitoral em determinado departamento seja explicado pela maior quantidade de curtidas, ou vice-versa, mas sim explorar como essas variáveis se comportam quando levado em consideração a dimensão espacial. A hipótese é que, ainda que as relações em meio digital sejam diferentes das físicas e que a curtida não implique em, necessariamente, apoio eleitoral, exista uma alta correlação entre territórios de alta votação e de alto número de curtidas e seguidores. A hipótese se baseia nas conclusões de que as novas comunidades de interação, não apoiadas por contato físico, são uma expansão das comunidades locais e não substituem o “[...] is likely to reveal probability functions that will inform future theory construction, and eventually theory validation.” (SPITZBERG et al, 2011, p.103). 1
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poder de influência dos amigos e vizinhos na determinação do voto e, por extensão, do like: “sites de redes sociais são espaços cujas conexões sociais são predominantemente estabelecidas entre pessoas que já possuem algum tipo de relacionamento offline, a visibilidade dessas conexões interpessoais gera numerosos constrangimentos ao comportamento dos usuários” (BOYD, 2007, 2011; BOYD, ELLISON, 2007; ELLISON, BOYD, 2013 apud MAIA et al., 2015, p. 501) A partir daqui o paper está organizado em quatro partes: a primeira, “Voto, redes sociais locais e digitais”, apresenta algumas das conclusões dos trabalhos da Geografia Eleitoral quanto as redes de interação locais e breves apontamentos sobre o ciberespaço e a relação com o espaço físico; a segunda tem como objetivo mostrar o caminho metodológico da pesquisa e adiantar as principais dificuldades na exploração dos dados; na terceira são apresentados os resultados, são mapas de cluster, gráficos da relação das variáveis, e diagrama de espalhamento do indicador local de associação espacial univariado e bivariado; a última seção discute os resultados e aponta os obstáculos e potencialidades deste tipo de pesquisa. Voto, redes sociais locais e digitais O espaço pode ser entendido como dimensão constitutiva e fundamental na construção de toda opinião e preferência. Nessa linha, as redes sociais de vizinhança, o efeito da comunicação entre amigos e vizinhos, possuem grande peso na determinação do comportamento eleitoral (SONNLEITNER, 2013). Entretanto, o uso desta abordagem para pensar o papel das redes sociais digitais é baixo e não está plenamente fundamentado teórica e metodologicamente. Redes sociais digitais
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Redes sociais digitais, comunidades online e páginas da web em geral, são ambientes de interação e comunicação. Ambiente que permite conexões entre pessoas e informações (GRAHAM, 2012, p. 180). Dentro do ambiente eletrônico as redes sociais são meios pelos quais seus participantes são livres para expor crenças políticas, defender candidatos, interagir direta e indiretamente com outros internautas sobre questões políticas e debater suas opiniões por uma variedade de formatos. A internet vem sendo tratada pelas pesquisas recentes como, ao menos, espaço adicional para a expressão política ou forma de comunicação alternativa à sociedade civil (GOMES, 2009). Analisar as dinâmicas espaço-temporais do comportamento online pode melhorar a compreensão de fatores associados a eles. A maior parte dos trabalhos empíricos nessa área trabalham pouco com a intersecção do espaço real e virtual, dando mais atenção as dinâmicas internas do ciberespaço (TSOU et al., 2013 p. 338). Contudo, o cenário tem mudado significativamente. As possibilidades dos dados em larga escala e novas tecnologias têm gerado investigações mais sofisticadas e trabalhos colaborativos entre programadores, cientistas da computação e cientistas sociais (COGHILL, PANG, 2006). O projeto Mapping Ideas from Cyberspace to Realspace, da San Diego State University, é a principal, se não única, fonte de trabalhos que incentiva a exploração de eventos no espaço real com mensagens no ciberespaço. Já existem hipóteses sobre a mudança da natureza das redes de interação e do papel da proximidade física na sustentação do contato. As conclusões apontam que as redes de contato foram estendidas e não completamente modificadas e a importância da distância é relativa ao nível de parentesco, amizade e vária em diferentes grupos, como, por exemplo, quando separados por renda (CARRASCO et al., 2008 apud JOHNSTON, PATTIE, 2011, p. 7). A principal questão é se as áreas locais perderam o caráter de montar identidade local e auto reconhecimento de grupo. Piselli (2007, p.872-875, apud JOHNSTON, PATTIE, 2011, p. 8) defende que não:
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New types of community may be emerging “based largely on interactions devoid of physical contact and reciprocal recognition of identities” but this is just one of the many ways in which people interact: it enriches and expands, rather than replaces the “social networks that define and redefine places, which change their functions, features, and symbolic meanings”.
Redes sociais locais O voto é uma ação social, coletiva e territorializada. Não é só uma ação atomizada, fruto de decisão individual e independente. O comportamento eleitoral é também formado dentro “de numerosas redes de proximidade, interacción e interdependência” (SONNLEITNER, 2013, p. 1 e 2). Nesse sentido, o espaço é uma dimensão analítica fundamental para compreender as dinâmicas do voto e as ciências sociais, a partir da interdisciplinaridade com a geografia, disfrutam de um aparato metodológico da análise geoespacial e da cartografia, com capacidade de aumentar a profundidade das análises. (SONNLEITNER, 2013, p. 12). A corrente teórica da Geografia Eleitoral argumenta que os fatores geográficos podem amplificar/modificar as tendências sociais em votação. Para defender esta hipótese a literatura, conforme expõem Jones et al. (2004), apresenta dois conjuntos de processos como explicação de como age a influência do contexto: i) contato entre indivíduos; ii) ação dos partidos. (i) Em primeiro lugar, as pessoas tendem a votar de forma semelhante aos seus vizinhos, mesmo que pelas divergências de situação socioeconômicas, culturais ou étnicas, os votos deveriam tomar outra direção. Para esse fenômeno é dado o nome de efeito vizinhança e é motivado porque os eleitores interpretam as notícias referentes a questões políticas pelo intermédio da discussão local, criando uma predisposição para pessoas de todos os grupos da vizinhança a aderir às opiniões políticas dominantes da localidade: “people who talk together, vote together” (MILLER, 1977, p. 65). Tendo como exemplo o caso dos distritos britânicos, Butler e Stokes (1969) apresentam que
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enquanto 91% da classe trabalhadora residente no distrito de mineradores votam a favor do Partido Trabalhista, apenas 48% da classe trabalhadora residente dos distritos onde predomina a classe média vota no Partido Trabalhista. (ii) O segundo conjunto de processos se refere à ação dos partidos políticos que, ao longo prazo, procuram ganhar a confiança e identificação do eleitorado, crescendo o apoio consistente, e no curto prazo é o processo de mobilização que tem como finalidade ganhar o maior número de votos possível. Para tanto, os partidos mobilizam ativistas, promovem interesses setoriais, e utilizam as campanhas eleitorais de maneira focalizada geograficamente, processos que dão preferência a certas áreas em detrimento de outras. (TERRON, 2012). O conceito é de que a geografia da campanha tem como objetivo maximizar voto e “requer a alocação eficiente de recursos escassos em demandas concorrentes”2 (JOHNSTON, 2006, p. 12, tradução nossa). Esse fenômeno de influência da vizinhança sobre o comportamento eleitoral vem sendo estudado desde o começo da década de 50 com V. O. Key (1949, apud TERRON, 2009). Nesse tipo de argumento a noção de vizinhança e interação é totalmente dependente do espaço físico, aqui se sugere a investigação de como essas redes de influência local se comportam com a crescente fluidez das relações. É possível que determinada vizinhança agregue interações em comunidades online, por exemplo, ou ainda que as interações em ambientes virtuais enfraqueçam os laços locais. As redes sociais digitais, aqui representadas pelo Facebook e Twitter, tem peso tanto no contato entre indivíduos quanto na ação dos partidos. Um exemplo são as campanhas online que há vinte anos vêm se tornando objeto de relevância da pesquisa em comunicação e política.
“[...]requires the efficient allocation of scarce resources across competing demands”. (JOHNSTON, 2006, p. 12). 2
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Em suma, da breve exposição, tiramos que as redes sociais influenciam comportamentos e ações e existe evidência de que essa influência tenha uma dimensão geográfica, dados determinados fluxos de interação e comunicação local entre pessoas e entre informações (JOHNSTON, PATTIE, 2011). Essa hipótese é geralmente relacionada a distância física, em uma situação onde as interações são dependentes da proximidade: “é mais provável que a gente conheça os vizinhos mais próximos que os distantes, é mais provável interagirmos com aqueles que vivem próximos a nossa casa” 3 (JOHNSTON, PATTIE, 2011, p. 16, tradução nossa). Quando a questão da interação nãofísica é adicionada às pesquisas, as conclusões apontam que a influência do local não é substituída, mas sim a distância é expandida. Procedimentos metodológicos O quadro 1 sumariza o desenho da pesquisa. O objetivo aqui é explorar a relação entre o território eleitoral, pelo resultado de urna, e o território digital, pela quantidade de curtidas e seguidores nas páginas oficiais do candidato4 no Facebook e Twitter. Aplica-se o modelo proposto à eleição presidencial da Argentina em 2015, mais especificamente, ao, na época candidato da coalizão Cambiemos, Mauricio Macri, que é o atual Presidente do país.
“[...] we are more likely to know near than distant neighbours, more likely to interact with those who live close to our homes” (JOHNSTON, PATTIE, 2011, p. 16). 4 Página autenticada pelo Facebook para a figura pública. Disponível em: <https://www.facebook.com/mauriciomacri/>; Página autenticada pelo Twitter. Disponível em: <https://twitter.com/mauriciomacri>. 3
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Quadro 1 - Síntese do desenho da pesquisa Desenho da pesquisa
Análise Geoespacial Explorar a relação entre os resultados de urna de Mauricio Macri à presidência da Argentina em 2015 e seus seguidores em redes sociais digitais;
Objetivo Unidade Análise
espacial
de
Departamentos argentinos
22 de novembro de 2015 (segundo turno da eleição presidencial na Argentina - Facebook); 10 de agosto de 2016 (Twitter) População 527 departamentos – 12.9 mi. de votos; 3,75 mi. likes; 444 mil perfis de twitter. Casos Territórios eleitorais e territórios digitais Percentual de votação no candidato; percentual de curtida e percentual de Observação perfis seguidores do candidato pelo total de uso de computadores no departamento. Estimador Autocorrelação (I de Moran) Apresentação dos dados Mapa de Cluster - Indicador local de associação espacial Alcance Temporal
Fonte: Elaboração do autor.
Os dados do Facebook foram coletados no dia 22 de novembro de 2015, data da votação do segundo turno da eleição, e o Twitter no dia 10 de agosto de 2016. Os dados são de três fontes: i) Resultados eleitorais divulgados5 pela Dirección Nacional Electoral do Ministerio de Justicia y Derechos Humanos argentino; ii) Audience Insights6 (traduzido como “informações do público”) a localização do agregado de usuários do Facebook na Argentina que, naquela data, “curtiam” a página do candidato; iii) Twitter, requisições pela API (Application programming interface) a partir do pacote TwitteR, a localização de todos os perfis seguidores da página do candidato. Todas as informações foram agregadas nos 527 departamentos argentinos. O Audience Insights foi desenvolvido como ferramenta para fortalecer o marketing dentro do Facebook. Acessado pelo “Ads Manager” seu uso é livre e fornece informações autodeclaradas pelos usuários. Os dados são sempre agregados e anônimos, todas as informações se referem a grupos, ou como a ferramenta define: públicos. A ferramenta ainda é nova e concentra maior nível
5 Dados acessíveis em: <http://www.resultados.gob.ar/>. 6 A ferramenta pode ser acessada em: <https://www.facebook.com/ads/audience-insights/> Os dados são atualizados automaticamente, ou seja, as informações do dia 22 de novembro de 2015 não estão mais disponíveis.
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de informações sobre os Estados Unidos da América. Daqui somam duas dificuldades metodológicas: a primeira é dos dados autodeclarados, já que os usuários são livres para declarar qualquer lugar no campo “onde mora” de seus perfis na rede, por isso os dados carregam um erro de valor desconhecido na precisão do georreferenciamento; o segundo é referente ao nível de informações disponíveis sobre o público argentino. A ferramenta só disponibiliza dados dos locais com mais de 1 mil usuários, impossibilitando o uso de unidades espaciais de análise mais finas, o que gera certa falta de heterogeneidade das probabilidades, atribuindo valor único a uma série muito extensa de informações. As informações requisitadas ao Twitter também são informações “onde mora” autodeclaradas e carregam erro de representação, como mostra o quadro 2. Quadro 2 - Descritivo de seguidores de @mauriciomacri Local
Descrição Declarações em branco Sem Informação Perfis não encontrados Declarações inválidas Fora da Argentina Outros países País Províncias Argentina Departamentos Total
Frequência 1.511.884 880.950 69.958 109.167 68.381 168.976 444.293 3.253.609
Percentual 46,50% 27,10% 2,20% 3,40% 2,10% 5,20% 13,70% 100%
Fonte: Elaboração do autor.
O Twitter do presidente Mauricio Macri tinha, em 10 de agosto de 2016, um total de 3,25 milhões de seguidores. Os resultados se dividem da seguinte maneira: i) primeiro e mais representativo são os perfis sem informação de local válida, 46,5% do total são locais deixados em branco, onde o dono do perfil escolhe não dar informação nenhuma; os perfis não encontrados (erro 404) somam 27,1% do total; Declaração inválidas somam 2,2% do total, são as informações que não correspondem com locais reais, ou geolocalizáveis – e.x: “Mi casa” (N=1.218), “Nárnia” (N=231), “Planeta Tierra” (N=145). A segunda
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categoria são as declarações dos seguidores em locais fora do território argentino, são como outros países: “Brasil” (N=8.926), “Venezuela” (N=9.236), “Uruguay” (N=6.592); que somam 3,4% do total. As declarações de local dentro da Argentina somam 21% do total que se dividem em: 2,1% de informações genéricas apenas o nome do país - “Argentina” (N=68.381); 5,2% de informações apenas da província (N=168.976); e, por fim, 13,7% de informações descriminadas por cidade e/ou por departamento: “Rosário, Santa Fe, Argentina” (N=11.801). Como a unidade espacial de análise escolhida para aplicar esse modelo são os departamentos argentinos, esses 13,7%, ou 444.293 perfis, da última categoria são as informações analisadas. As variáveis que representam a relação no espaço digital são dadas pela quantidade de usuários que curtem ou seguem a página oficial do presidente divido pelo número de pessoas na província que utilizam computadores. A impressão metodológica aqui é a de considerar que todo perfil da rede seja verdadeiro, desconsiderando os perfis duplicados e os falsos. O público na internet tem recortes importantes, principalmente quanto à renda e grau de formação, e os dados não podem ser considerados como representativos nem da população geral e, menos ainda, dos eleitores. Nesse sentido, é preciso destacar que se tratam de três casos e ambientes distintos, porém, coincidentes no tempo e/ou espaço, o que aqui é denominado “territórios eleitorais” e “territórios digitais”. Outra dificuldade é determinar o que o “like” e “seguir” significam. Objetivamente seguir a página do candidato é receber as informações postadas por ela, é consumir determinado conteúdo. Em tese, a curtida pode tanto representar apoio e simpatia pelo candidato, quanto apenas interesse em acompanhar o conteúdo e opiniões divulgadas, ou ainda forma de fazer oposição às postagens. A relação entre seguir na internet e apoio não é automática. Para apresentação dos resultados utilizam-se mapas coropléticos (intensidade de cor) do indicador local de associação espacial univariado e
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bivariado. Para identificar o grau de concentração ou dispersão entre a variável social (voto/curtida) e a espacial (departamento) utiliza-se como ferramenta para estimação o coeficiente I de Moran. A aplicação do coeficiente permite identificar a dependência entre os níveis da variável em áreas adjacentes, obtendo o efeito do contexto. O Índice de Moran indica a autocorrelação entre o valor de uma unidade espacial e a média ponderada dos valores das unidades espaciais vizinhas – aqui vizinhança é todo departamento imediatamente vizinho àquelas computadas, ou as unidades que dividem fronteiras entre si. Quando existe autocorrelação positiva, o índice assume um valor positivo e isso significa que as áreas vizinhas entre si apresentam valores semelhantes para a variável analisada. Analogamente, um valor negativo indica a autocorrelação negativa, o que caracteriza dissimilaridade entre os valores das áreas adjacentes. Derivado da correlação de Pearson, o coeficiente I varia entre -1 a 1, onde o valor 1 indica a máxima correlação positiva e -1 a mais intensa correlação negativa. Quando os valores de I são próximos de 0 demonstram padrão aleatório no comportamento da variável dependente nas áreas testadas. As perguntas básicas feitas ao estimador são: se o departamento ‘x’ tem alta votação, então uma área próxima à ‘x’ também terá alto valor na porcentagem de voto? E quanto ao sucesso digital, ele é aleatório ou tem dimensão espacial? Essas áreas são correspondentes? Com o estimador é possível delimitar as regiões de sucesso eleitoral, ou territórios eleitorais, e as de sucesso digital, territórios digitais, bem como saber se elas são correspondentes. Já os mapas coropléticos do diagrama de espalhamento de Moran indicam os agrupamentos de associação espacial – observação alta com vizinhança da observação alta, em vermelho, e observação baixa com vizinhança baixa, em azul – e de não associação – observação baixa com vizinhança alta, em azul claro, e observação alta com vizinhança baixa, em vermelho claro. Resultados
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Descritivo geral Os dados mais atuais sobre o uso de internet pela população Argentina, ENTIC 2015 (Encuesta Nacional sobre Acceso y Uso a las Tecnologías de la Información y la Comunicación), mostram que 67% das casas do país possuem acesso ao computador e 61,8 à internet. 66,1% da população de 10 anos ou mais utiliza a internet. O mapa 1 mostra como esses dados da população se distribuem pelos 527 departamentos argentinos. Ao lado, mapa 2, temos o descritivo dos votos no segundo turno das eleições presidências em 2015. Os votos válidos somaram um total de 25.315.267.
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MAPA 1 – Intensidade de cor de MAPA 2 – Intensidade de cor de votos válidos população que utiliza computador - para presidência - 2015. 2015 Fonte: ENTIC 2015 e Dirección Nacional Electoral - Elaboração do autor a partir de GeoDa
A maior parte dos departamentos (N=296) possui entre 0 e 12.492 pessoas com acesso ao computador. As regiões que mais agrupam a população que utiliza computador na Argentina são as de Córdoba, Rosário e Buenos Aires, onde estão mais presentes os departamentos entorno de 100 mil usuários. Pela distribuição no mapa é possível verificar grandes áreas com cluster de baixo acesso, principalmente na região patagônica e no grande norte do país. Ou seja, quando se fala do uso de redes sociais digitais é preciso ter em mente que a distribuição do acesso é condicionada diretamente pela localização. Os eleitores do pleito no segundo turno são mais bem distribuídos pelo território argentino: 321, dos 528 departamentos, possuem menos de 26 mil votos válidos cada. Assim como o uso de computador as maiores ocorrências estão nas regiões de Córdoba, Rosário e Buenos Aires, mas os agrupamentos não são tão bem delimitados, demostrando maior distribuição pelas áreas do país. Mauricio Macri candidato, votos e curtidores no Facebook Mauricio Macri foi eleito presidente da Argentina com pouca vantagem sobre Daniel Scioli, 51,4% a 48,6%. Macri totalizou 12.903.301 votos e no dia da eleição contava com 3.069.214 curtidas em sua página do Facebook, os
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percentuais são distribuídos pelo território argentino conforme apresentam os mapas a seguir.
MAPA 3 – Desvio-padrão % voto de Macri MAPA 4 – Desvio-padrão do % de nas eleições de 2015 curtidas de Macri. Fonte: Dirección Nacional Electoral e Facebook - Elaboração do autor a partir de GeoDa
O desvio-padrão, que quantifica a distância da observação em relação à média do todo, indica que tanto os votos como as curtidas foram dados de maneira bastante dispersa, nenhum departamento apresenta concentração significativa ou muito distante do valor esperado. Ainda assim, existem
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regularidades territoriais claras, principalmente quanto aos votos, que formam grandes agrupamentos de valores similares nas regiões de Córdoba, Santa Fé e Buenos Aires, regiões de valores acima do esperado, e nas regiões mais periféricas como Chubut, Formosa e Salta, valores abaixo do esperado. Quando comparados, os padrões de dispersão entre votos e curtidas não parecem aleatórios, mas os likes não formam agrupamentos tão bem definidos.
I de Moran = 0,702 Gráfico 1 – Moran univariado % de voto
I de Moran = 0,301 Gráfico 2– Moran univariado % de curtida
Fonte: Dirección Nacional Electoral e Facebook- Elaboração do autor a partir de GeoDa
O gráfico 1 confirma as regularidades espaciais do voto em Macri (I = 0,702). O candidato obteve seus votos de maneira regionalmente concentrada, com autocorrelação espacial alta e positiva. Já o sucesso digital não é marcado geograficamente (I =0,301), a autocorrelação é baixa, o que significa heterogeneidade espacial e pouca presença de cluster. É possível afirmar que o espaço tem peso para o sucesso de urna, mas não para o sucesso digital – representado pela porcentagem de curtidores nos departamentos no dia da eleição. Dado adicional é que a relação entre o número de curtidores e o número de acesso ao computador é baixa (R²=0,021).
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MAPA 5 – Cluster de % voto de Macri nas MAPA 6 – Cluster de % de curtidas de Macri eleições de 2015 2015. Fonte: Dirección Nacional Electoral e Facebook- Elaboração do autor a partir de GeoDa
O território eleitoral de Macri, onde existe alta votação entre departamentos co-localizados (high-high), é o centro da argentina região que compreende as províncias de Córdoba e Buenos Aires, reforçando a estatística descritiva. O norte é o território de baixa votação do presidente argentino. Os padrões de curtidas são muito menos significativos, 366 unidades com padrão aleatório entre sucesso digital e o departamento de origem.
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I de Moran bivariado = 0,287 Gráfico. 3 – Diagrama de dispersão de Moran bivariado para % de curtidas e votos em Macri – 2015 Fonte: Dirección Nacional Electoral e Facebook- Elaboração do autor a partir de GeoDa
A autocorrelação espacial bivariada, para medir quanto os territórios eleitorais correspondem aos territórios digitais, é fraca (I=0,287). É possível verificar que no mapa de cluster dessa relação a região norte é que a mais perde significância. A região de Córdoba e parte de Buenos Aires são as únicas que agregam alta votação e alto sucesso digital co-localizados.
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R²=0,15 Graf. 4 – Regressão linear entre % de voto e curtidas em Macri – 2015 Fonte: Dirección Nacional Electoral e Facebook- Elaboração do autor a partir de Philcarto
A regressão linear, gráfico 4, ferramenta que indica a tendência de proximidade entre o comportamento dos dados, mostra que a força da relação entre voto e curtida é baixa (R²=0,15), contrariando a hipótese de alta correlação entre sucesso em urna e sucesso digital. O mapeamento dos desvios (departamentos superestimados pela regressão em azul e subestimados em vermelho) mostra que a região norte da Argentina é que mais foge do comportamento ideal, com unidades com alto percentual de curtidas e baixo de votação, e no centro, departamentos com alta votação e baixo percentual de likes.
Mauricio Macri presidente e os seguidores do Twitter
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Em dezembro de 2015 Mauricio Macri toma posse da presidência da Argentina. As localizações dos seguidores do perfil do Twitter do presidente foram coletadas em agosto de 2016, perto de oito meses depois da posse. Na data o perfil somava mais 3,25 milhões de seguidores e destes 444.293 foram geolocalizados nos departamentos argentinos.
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MAPA 7 – Desvio-padrão % seguidores de MAPA 8 – Cluster de % de seguidores de Macri – Agosto 2016 Macri – Agosto 2016 Fonte: Dirección Nacional Electoral e Facebook- Elaboração do autor a partir de GeoDa
O resultado é uma alta dispersão dos seguidores em praticamente todos os departamentos. São 406 departamentos onde as observações são
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consideradas estatisticamente como aleatórias. Os agrupamentos evidenciados nas regiões de voto e de curtidas desaparecem quase que completamente.
R² = 0,001 R² = 0,022 Gráfico 5 – Dispersão % seguidores no Twitter (Agosto, Gráfico 6– Dispersão % Seguidores no Twitter (Agosto, 2016) e curtidores no Facebook (Novembro, 2015) 2016) e % Votos em M. Macri Fonte: Dirección Nacional Electoral e Facebook- Elaboração do autor a partir de GeoDa
Os gráficos de dispersão 5 e 6, da porcentagem de seguidores no Twitter em agosto de 2016 e os dados referentes aos curtidores do Facebook e os votos do então candidato Macri, mostram baixa relação. A força da relação entre as variáveis é quase nula. Discussão Principais achados Os resultados indicam regularidades territoriais claras quanto aos votos de Macri, com clusters significativos de alta votação na região central do país, entretanto os territórios eleitorais possuem baixa relação com os territórios digitais – que são fracos e dispersos. Como era esperado, por se tratar de um momento diferente do da campanha eleitoral, os dados do Twitter oito meses depois da posse evidenciam uma alta dispersão e relação perto de nula com os
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seguidores no Facebook e os votos do presidente Macri no segundo turno das eleições argentinas. Os territórios digitais são diluídos, e não existe padrão geográfico, diferente dos padrões encontrados no Facebook em período de campanha. Os resultados corroboram que o espaço é variável fundamental para explicar as tendências eleitorais, ou o resultado eleitoral. Existem regularidades territoriais claras nos votos recebidos por Macri – alta votação nas regiões de Córdoba, Santa Fé e Buenos Aires, e baixa votação no grande norte e regiões mais periféricas como Chubut e Formosa. O comportamento no meio digital não corresponde ao no meio físico – ao menos da forma analisada aqui. A relação entre os usuários que curtiam a página do candidato no dia da eleição e as porcentagens de votos desses locais é positiva, mas pouco explicativa (R²=0,15). É ainda menor quando testada com os seguidores no Twitter, próximo de uma relação aleatória (R²=0,022). A hipótese, de correlação entre territórios eleitorais e territórios digitais, não foi confirmada. Limitações e potencialidades Evidente que estatísticas univariadas não dão conta de todo o fenômeno e da forma apresentada não é possível afirmar o que está presente no espaço para influenciar o voto. O objetivo, nesse primeiro momento da pesquisa, não era maior do que explorar e descrever esses padrões. Mas os resultados servem de base para diversos novos problemas de pesquisa – e.g. podem ser acrescentados variáveis sociais em busca das respostas para os padrões evidenciados. A pergunta desenvolvida para testar o modelo proposto por este paper se mostrou pouco produtiva, mas se, por um lado, as interações no Facebook e Twitter não são bons preditores de sucesso eleitoral, o método pode ser
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ajustado para outras perguntas. As pretensões não eram superiores a traçar e analisar a ocorrência de agrupamento das variáveis, mas uma pesquisa maior pode analisar o conteúdo divulgado da página em diversos momentos no tempo e como ele se difunde, buscando a relação entre conteúdo divulgado e comportamento agregado – traçando uma relação entre estratégia de campanha, alcance e difusão, por exemplo. A relação direta entre curtida, seguir e voto é artificiosa, no sentido que o peso de um único like tem consequências reais próximas de zero, enquanto o voto possui consequências diretas. Entretanto, uma investigação prévia, como através do método de análise de redes, que defina um número suficiente de páginas com características próximas - por exemplo, jornais, revistas, figuras públicas, que representem determinada posição política, ou defesa e divulgação de determinada causa - agregando um comportamento maior na rede social digital pode avançar os resultados sobre os fenômenos. A aplicação da metodologia possui potencialidades substanciais para a melhor compreensão de problemas de diversas áreas de pesquisa em comunicação e política. A visualização e quantificação das dinâmicas espaçotemporais para entender a relação entre atividades no ciberespaço e no espaço real é agenda de pesquisa nova. Os resultados podem ser questionados por suas falhas metodológicas, tanto as adiantadas nas notas, quanto as de adequabilidade estatística. Ainda assim, parece inegável a potencialidade do método para a melhor compreensão dos fenômenos em redes sociais digitais. Os erros referentes aos dados do Audience Insights, por exemplo, tendem a ser suprimidos pelo avanço da ferramenta, como foi o caso dos dados para os Estados Unidos da América. É certo que diversas páginas de figuras políticas utilizem bots, robôs que geram likes e comentários movimentando a divulgação do candidato. Para esse problema é possível desenvolver um método para determinar a veracidade dos perfis. Como o aplicado pelo TwitterAudit que
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verifica o número de tweets, data da última postagem e as relações entre seguidores para determinar se um perfil é falso ou real. O método proposto aqui, de relacionar interações em ambientes virtuais com espaços físicos, tem aplicações multitemáticas. Os dados disponíveis são da sorte de variadas áreas e problemas de pesquisa: curtidores de páginas institucionais; coordenadas geográficas de conteúdo dos tweets, como as hashtags alavancadas por movimentos sociais; localização dos perfis que curtem e/ou comentam determinada postagem no Facebook. O objetivo aqui era esse: divulgar os dados geolocalizáveis disponíveis e atentar para as possibilidades de exploração dos mesmos.
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34 MIGUEL ANGEL TORHTON ESTIMATING THE SOURCES OF BIAS: A PREDICTIVE MODEL TO ANALYZE POLLING PERFORMANCE FOR THE CONGRESSIONAL RACE IN MEXICO
ESTIMATING THE SOURCES OF BIAS: A PREDICTIVE MODEL TO ANALYZE POLLING PERFORMANCE FOR THE CONGRESSIONAL RACE IN MEXICO Miguel Angel Torhton The George Washington University mtorhton@email.gwu.edu Abstract: This paper proposes a Montecarlo simulation analysis to estimate the sources of bias
in the main national surveys for the Congressional Race in Mexico from 1997 to 2012. According to similar approaches for other electoral systems, the main sources of error analyzed were the pollster bias. The results of such analysis may be indicative of some of the main problems facing electoral polls in Mexico. The direction and patterns of bias for each pollster were identified. The sources and the characteristics of systematic errors could be of great value to understand the complexities of the Mexican electoral system and the challenges for polling agencies. Keywords: bias, polls, Montecarlo simulation, Mexican Congress, elections
Resumen: Este artículo propone un análisis de simulación Montecarlo para estimar las fuentes del sesgo en las principales encuestas nacionales para las elecciones legislativas en México de 1997 a 2012. A partir de aproximaciones similares para otros sistemas electorales, este artículo analiza las fuentes de error producidas por el tiempo antes de la elección y el sesgo de la encuestadora. Los resultados de este análisis pueden ser indicativas de algunos de los principales problemas de las encuestas electorales en México. La dirección y los patrones de sesgo de cada encuestador fueron identificados. Las fuentes y las características de estos errores podrían ser valiosos para entender las complejidades del sistema electoral mexicano y los retos para las agencias encuestadoras. Palabras clave: sesgo, encuestas, simulaciones Montecarlo, Congreso Mexicano, elecciones
Introduction The morning of July 2 nd of 2012, Mexicans from each corner of the country woke up to receive the highly expected news of the election of Enrique Peña Nieto as the new President of this young and colorful democracy. For most public commentators, the outcome of this election was almost a confirmation of the predictions of the polls. One month
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before the election, the average in some of the most important polls showed that the difference between the first and the second place was 12.1% (see table below). However, the surprise for most television pundits, political parties and citizens were that the actual difference between the first and the second place was only of 6.6%. Table 1. Electoral Forecast for Mexican Presidential Elections in June 2012
Mitofsky GEA/ISA-Milenio Parametria Berumen y asociados Covarrubias y Asociados Uno TV/María de las Heras Ipsos/Bimsa El Universal/Buendía & Laredo BGC-Excelsior GEA/ISA-Milenio Average
PAN
PRI
PRD
PANAL
Final gap between 1st and 2nd
3rd 21% 23% 24% 21% 26% 23% 24% 24%
1st 36% 45% 43% 36% 41% 40% 41% 45%
2nd 25% 29% 30% 32% 30% 32% 34% 28%
4th 1.90% 3.50% 3% 3% 4.55% 1% 2.70%
10.7% 15.9% 13.0% 4.1% 11.0% 7.7% 7.0% 17.1%
25% 22% 23%
44% 47% 42%
28% 29% 30%
3% 2.20% 3%
16.0% 18.4% 12.1%
Source: Compilation based on polling agencies reports and final electoral count
Among political parties, the gap between the predictions and the actual results kindred the debate about the role of the polls for Mexican democracy. For the party in the second place (PRD), the polls were biased to improve the public perception of the first place (PRI). The victory of Enrique Peña Nieto was questioned for the supposed coalition of pollsters to favor his campaign. The professional ethics of some of the most important pollsters went on the adverse trial of public opinion. The credibility of these institutions, a key factor in the business of surveying people, plummeted. After the so considered scandalous failure of the polls, there were some serious attempts to regulate the exposure and information contained in the polls. The main pollsters avoided this
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new set of electoral reforms by arguing that their polls were not predictions and that the biases were unintentional. This fascinating scenario — that reunites probabilistic predictions with political outcomes and policy discussion — is the main reason why this paper explores the biases in some of the main electoral polls in Mexico and proposes a predictive model of the electoral outcomes of the 2015 Congressional race 1. This aims to address the concerns of the citizenship interested in keeping track of the performance of candidates in the current electoral cycle. Electoral Policies in New Democracies New democracies around the world are discovering the principles of political competition by trial and error. The oldest democracies did it that way —it would be hard to assert that they have finished their learning process. Political competition is ever changing. For that reason, the uncertainty about the effects of electoral rules on electoral outcomes supposes a fundamental challenge for nascent electoral institutions. How to regulate the unknown? Seems like a common question. How to be certain that institutions aimed to protect political competition are not likely to demolish the relatively recent trust of people in a democratic system? This broad question will certainly be at the core of many political changes in new democracies for the next decades. In the case of Mexico, the policy outcome of this research is very clear. It is fundamental to learn more about the biases in polls. Information about the probabilistic nature of polls will help to expand our comprehension of the uses and misuses of these instruments. This could be relevant in the case of future attempts to regulate the role of
The first version of this model was presented for the Models for Public Policy Analysis course at The George Washington University on June 2015, one month before the actual electoral process. 1
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polling agencies in electoral races. Also, the attempt to develop a predictive model is aimed to shed light to some characteristics of the Mexican electoral system and to provide more accurate estimates of the outcomes of the elections. It is important to stress that this is a novel approach for the Mexican electoral system. This attempt to generate a predictive model is focused on understanding the characteristics of the Mexican electoral system and in finding the possible traps for pred icting results in this context. Theoretical Approach The main inspiration for this work is the electoral forecasts developed
by
Nate
Silver
(FIVETHIRTYEIGHT.COM,
in
the
2015).
blog This
Five
website
Thirty
Eight
forecasts
the
probabilities of certain outcomes in politics, sports and entertainment. According to Silver, it is a way to differentiate the signals from the noise (SILVER, 2010). This is a thought-provoking metaphor to understand the way we approach knowledge. In a world full of information, which are the specific data that can be used to predict an outcome? Although there are important critiques of this kind of works, the success of Silver’s electoral forecasts for the U.S. Presidential and Senate races are basic to understand the assumptions followed in this research. The most important assumptions taken from Nate Silver’s work are the following:
Assumption 1 A key element of Nate Silver’s models is that the average results of polls are weighted. This is used to correct for the biases in the polls. However, this bias correction cannot be the only component to understanding an electoral outcome. According to Nate Silver, models that are only based on the results of polls tend to show Em Debate, Belo Horizonte, v.8, n.7, p. 34-47, dez. 2016.
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enormous disparities. For that reason, his models are corrected for certain political, financial, religious, ethnic and demographic factors in each state to generate an â&#x20AC;&#x153;idealâ&#x20AC;? poll to be compared with the actual poll. This is particularly relevant in the case of Mexico, in the sense that this could be useful to test the biases in the polls and compare the results of these instruments to actual predictions. Assumption 2 Time plays an important role in the precision of a poll. The closest to the election, the most precise the estimates of the polls. This will be a second variable to measure the precision of the polls in Mexico. Assumption 3 Nate Silver claims that models based on fundamentals tend to be bad predictors about the outcomes of Presidential Elections. Fundamentals are contextual variables that American political scientists used to predict the outcomes of an election: presidential approval rates, the state of the economy and the approval of exterior conflicts. Due to the need to explore the precision of polls instead of other demographic factors, this model will ignore this kind of variables. Nate Silver, however, is far from being the only person behind electoral forecasts. The monograph Methods of Forecasting American Election Outcomes, compiled by Chandrasekhar Putcha (2010), describes some of the most important approaches for modeling the outcomes of elections. From this reunion of different perspective, it is possible to conclude that most models are based in two components:
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1. Projections based on polls 2. Time-series forecasting models. The idea of tracking some variables for a long period of time (time series) is a basic condition to define a model. Even if democratic competition in Mexico is relatively recent, it is possible to find some patterns in the electoral outcomes that could provide a more accurate estimate of electoral outcomes than those portrayed by polls.
Data and parameters The data about previous elections was taken from the electoral dataset of the National Electoral Institute of Mexico (IFE, 2012). It comprises information about electoral turnout from 1997 to 2012 (3 intermediate elections in total). Also, the analysis of electoral districts from 2009 to 2012 is based on previous works by Javier Aparicio (APARICIO, 2010). The information about polls results was taken from the historical results of the polling agencies analyzed and taken directly from its websites. It is important to consider that the American and the Mexican political system are completely different, which radically changes some of the assumptions for the model. For example, there is no reelection, no Electoral College and polls are only rarely conducted at the state level for national races. It is also relevant to stress that the literature about forecasting models for Mexican elections is almost inexistent. The closest to this is a very interesting geographical forecast of electoral outcomes in Mexico City performed by Carlos Vilalta (VILALTA, 2008). Due to the conditions of the Mexican political system, the most interesting electoral competition to analyze the bias of pollsters and to build a predictive model is the Congressional Race for the Federal
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Chamber of Deputies. It is very likely that there are more variables affecting the Presidential Election, which is a single member district race for the whole country. Instead, the Chamber of Deputies offers each three years a single member district competition for 300 districts with a proportional formula that ends up over representing small parties in the Lower House of the bicameral Legislative regime in Mexico. Based on the literature research described above and in the conditions of the electoral system studied, the predictive model for the 2015 Congressional Race in Mexico based on these two factors: a) a correction of the biases in polls- A b) the historical results in electoral districts- B Electoral Outcome = P (estimate of A) + P (estimate of B) Both factors are expected to yield an average result for each party in the electoral race. Also, each factor will be weighted to predict the actual average for each party. The initial weight will be A (.5) / B (.5). The outcomes of different weights will be compared through sensitivity analysis. For instance, A (.6) / B(.4), A (.7) /B (.30), A(1) / B(0). In the following section, the paper will explore further the characteristics and assumptions to model these factors. Models This model is the first attempt to generate a predictive forecast for the outcomes of the 2015 Mexican Legislative Election. This model considers the polls for the 2015 Congressional Race as an average and assumes that the distribution of electoral preferences for each party is normal. Only five of the most important public opinion polls will be selected due to data availability: Reforma, Mitofsky, GEA/ISA, ParametrĂa, and BGC. The time before the election of these polls varies between two and three months from the election of June 7 th , 2015.
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Table 2. Forecast for 2015 Congressional Election Pollster PAN PRI PRD MORENA PVEM Date of the poll
Reforma 22% 32% 14% 8% 7% mar-15
Mitofsky 23.5% 32.7% 16% 11.2% 7.1% abr-15
GEA/ISA Parametría 28% 24% 33% 32% 14% 13% 9% 10% 7% 8% mar-15 abr-15
BGC 22% 36% 15% 7% 8% abr-15
Source: Compilation based on polling agencies report
The model weights the bias-in-polls model with the most likely results of a model derived from two most recent elections at district level. The bias in polls model was performed with a Montecarlo simulation comprised by the average biases of polling agencies. The district level model compares three types of districts: Bastion 1, where the ruling party has never lost an election; Unsafe Bastion 2, where the ruling party has lost before but still has a victory with a large difference from the second place; and, Competitive 3, where there have been victories from the opposition and the difference between the first place and the second is less than 5%. By comparing the results for each party, the average of the 1000 runs allows to identify the direction and the size of the bias for each pollster. It also offers a useful estimate of the “actual” electoral preference despite the bias of the pollster and the bias caused by the date in which the poll was fielded. 1.1.
The pollster bias
The pollster bias refers to the average difference between the predicted result of a pollster and the actual result. This average measure s the bias for polls performed by each pollster in different elections from 1997 to 2012. It is possible to notice below that the average bias for pollster goes from 28% to only 3%. This is an interesting indicator for
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the precision of each pollster. Each pollster bias is considered as an independent standard deviation of the average (the pollster’s estimate for 2015) in the Montecarlo simulation.
Table 4. Average Pollster Bias (1997-2012) Pollster Average bias BGC-Excelsior 28% Buendía y Laredo 24% Parametría 20% GEA/ISA 20% Mitofsky 16% Covarrubias y Asociados 15% Grupo Impacto Inteligente 360° 13% Reforma 13% Ipsos/Bimsa 7% María de las Heras 3% Source: Montecarlo simulation based on data from 1997-2012.
b. Historical results in electoral districts The most accurate historical records of electoral outcomes can be found at the electoral districts. Each congressional race represents a competition in 300 districts. When comparing the two last elections, it is possible to notice that most of them are competitive districts (61%). Nearly 39% of the districts have only had a winner with an average gap between the first and the second place of 18% —so to say, not competitive elections. For this reason, it would be relevant to categorize different districts in terms of its competitiveness: Bastion 1, Unsafe Bastion 2 and Competitive 3. According to the historical results from 2009 up to date, it will be possible to calculate the likely number of districts won for each party. This will provide an estimate of the electoral preference that will be weighted with the biases in polls to reach an “actual” estimate of the electoral preferences for each party.
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After these estimates, an approximate calculus of the proportional representation seats will be provided. The results will be followed by a sensitivity analysis according to different possible turnouts and different weights for the model. Table 5. Turnout for intermediate elections (1997-2012) 1997 2003 2009 Turnout
58% 42% 45%
Average
48%
Maximum
58%
Minimum
42%
Source: Compilation based on turnout counts from Instituto Nacional Electoral.
Table 6. Probability of winning according to the type of district N % P of winning Bastion 1 119 40% 1 Unsafe Bastion 2 115 38% 0.75 Competitive 66 22% 0.5 Total 300 Source: Compilation based on district analysis from IFE
Results In terms of the initial policy problem described in this paper, it is possible to establish that there is certainly some bias in public opinion polls. After the Montecarlo simulation with 1000 runs, the bias -in-polls model may allow us to conclude the following assertions about the polling companies in Mexico, an information that could be of great value for the Mexican electorate and for the polling agencies themselves. In more detail, some of the main characteristics of the bias are the following:
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It is more likely that the leftist parties (PRD and Morena) may be underestimated. The polling company that is more likely to overestimate PAN is GEA/ISA. The polling company that is more likely to overestimate PRI is BGC. Mitofsky is the most likely agency to overestimate MORENA. The PVEM is not likely to be underestimated by any of the polling agencies.
Table 8. Expected Results for 2015 Congressional Race after Corrections Reforma Mitofsky GEA/ISA Parametría BGC Average PAN 22.30% 21.33% 22.46% 21.77% 21.63% 21.9 PRI 32.1% 31.7% 32.0% 31.5% 32.2% 31.9 PRD 14.2% 14.3% 14.0% 14.4% 14.1% 14.2 MORENA 8.0% 9.3% 7.2% 7.6% 7.8% 8.0 PVEM 6.7% 6.9% 7.3% 7.1% 6.2% 6.9
Table 9. Patterns of Bias for pollsters after inclusion of the biasin-polls model Reforma
Mitofsky
GEA/ISA Parametría
BGC
PAN
0.054
1.554
6.054
2.054
0.054
PRI
0.071
0.771
1.071
0.071
4.071
PRD
-0.200
-1.800
0.200
1.200
-0.800
MORENA
-0.114
3.086
0.886
1.886
-1.114
PVEM
0.009
0.109
0.009
1.009
1.009
The model of district competition focused on the three major parties, since most of the districts have been traditionally won by them.
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For this reason, this model overestimates the actual average for each party. However, it allows to measure the effect of previous district competition. As shown in a table above, the patterns of district competition allowed this paper to assign a probability of 100% of winning to Bastion 1, a 75% to Bastion 2 and 50% to Bastion 3. A decision tree with this information was used to calculate the possible electoral outcomes. Table 10. Decision Tree- Modeled Distribution of Districts Won Final Modeled Distribution of Districts won PAN 115 35% PRI 136 42% PRD 73 23%
Discussion Although the predictive capacity of the model may be biased due to the complexities of the Mexican political system, this paper proposes an interesting challenge to address the complexities of electoral outcomes within Mexican political system and to try to approach them in a systematic, probabilistic way. From this initial analysis, it is clear that there is much work to be done. A deeper analysis on the district model may be necessary to take into account the formulas of proportional representation that are embedded in the definition of seats f or the Mexican Chamber of Deputies. Further exploration on the causes of pollster bias may be necessary to improve the performance of polling agencies. However, it is clear that the corrections proposed by the predictive model (bias-in-poll) allowed a more accurate representation of the actual results. As shown in the table below, the predictive model corrected
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most of the polling bias that was present in the 2015 election. This paper suggests as a policy recommendation to encourage the use of this kind of models to improve the performance of polling agencies for coming elections. Table 11. Final Electoral Results (Jul. 2015) vs Predicted Model (Jun. 2015) Party PAN PRI PRD MORENA PVEM
Final Results 21.01 % 29.18 % 10.87 % 8.39 % 6.91 %
Predictive Model 21.9% 31.9% 14.2% 8.0% 6.9%
Source: Final Results from Instituto Nacional Electoral
References APARICIO, J. Un modelo Monte Carlo para la Cámara de Diputados en México, Política y Gobierno, v. XVII, n. 2, p. 351-379, 2010. FIVETHIRTYEIGHT.COM. Politics – FiveThirtyEight. [online] Available at: http://fivethirtyeight.com/politics/ [Accessed 19 Aug. 2015]. KUSCHIK, M. México: elecciones y el uso de las encuestas preelectorales. Revista Mexicana de Ciencias Políticas y Sociales, v. 45, n. 184, p. 103-127, 2002. PUTCHA, C. Methods of Forecasting American Election Outcomes. New York: Edwin Mellen Press, 2010. SILVER, N. The Signal and the Noise, New York: Penguin Press, 2012. VILALTA PERDOMO, C. J. ¿Se pueden predecir geográficamente los resultados electorales?: Una aplicación del análisis de clusters y outliers espaciales . Estudios Demográficos y Urbanos, v. 23, n. 3, sep./dic., p.571-613, 2008.
Data Sources INSTITUTO NACIONAL ELECTORAL, Estadísticas Lista Nominal y Padrón Electoral http://ine.mx/archivos3/portal/historico/contenido/Estadisticas_Lista_Nominal _y_Padron_Electoral/ ———, Memoria histórica sobre encuestas electorales. http://www.ine.mx/archivos2/portal/Elecciones/PEF/20142015/pdf/Memoria_Historica_2012-2015.pdf
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47 MIGUEL ANGEL TORHTON ESTIMATING THE SOURCES OF BIAS: A PREDICTIVE MODEL TO ANALYZE POLLING PERFORMANCE FOR THE CONGRESSIONAL RACE IN MEXICO
———, Sistema de Consulta de la Estadística de las Elecciones Federales 1991-2012 http://siceef.ife.org.mx/pef2012/SICEEF2012.html
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48 ALEJANDRO MORENO E EDUARDO SIERRA CAPTURANDO EL SILENCIO 2.0: EL FENÓMENO SPIRAL OF SILENCE EN FACEBOOK
CAPTURANDO EL SILENCIO 2.0: EL FENÓMENO SPIRAL OF SILENCE EN FACEBOOK Alejandro Moreno Instituto Tecnológico Autónomo de México amoreno@itam.mx Eduardo Sierra Instituto Tecnológico Autónomo de México lalo.sierra10@gmail.com Resumen: En este artículo presentamos los hallazgos de un estudio piloto enfocado a entender las
circunstancias bajo las cuales los usuarios de Facebook optan por callar sus opiniones en lugar de expresarlas, y la influencia que en ello tienen varios aspectos de la teoría de la espiral del silencio, tales como la percepción de que los puntos de vista de uno son minoritarios, el temor al rechazo o aislamiento social y el interés por salvaguardar la reputación propia. Para probar la influencia de cada uno de esos aspectos diseñamos un cuestionario de uso de Facebook en el cual medimos tres niveles de silencio que responden a instancias diferentes de presión social, además de otros aspectos relacionados con la frecuencia y modalidades de uso. La encuesta estuvo abierta en Facebook durante unos días y obtuvimos la respuesta de 201 usuarios, la mayoría de ellos estudiantes universitarios en México. Aunque limitados por las características del estudio, los resultados, sugieren la existencia de espiral del silencio en esa red social, y apuntan a que el principal factor explicativo del silencio no es tanto la autopercepción de opiniones minoritarias ni el temor al aislamiento social, sino la salvaguarda de la reputación propia. Esto sugiere que la falta de anonimato de los usuarios les lleva a calcular los costos de expresar sus opiniones en función de este último rasgo, la salvaguarda de la reputación del usuario en Facebook. Palabras clave: Facebook, opinión pública, espiral de silencio, presión social, redes sociales.
Abstract: In this article we discuss the findings from a pilot study designed to understand the circumstances
in which Facebook users decide to keep their opinions quiet instead of expressing them. We assess the influence that Spiral of Silence factors exert on that decision, such as perceiving oneself as having minority views in certain topics, fear of isolation or reprisal, and interest in keeping one's reputation intact. In order to test the influence of these various factors on the users' silence we desigend a questionnaire about Facebook use. We measured different forms of silence that we refer to as levels of silence depending on how they reflect instances of social pressure. We also measured other aspects of Facebook use, such as frequency. Our survey was open in Facebook for about a week and we obtained 201 completed questionnaires, mainly from Mexican college students. Although limited by the sample size and self-selection, the results do illustrate how Spiral of Silence effects take place in the social media, and they suggest that the main explanatory factor of silence is not fear of isolation nor minority views, but the users' reputation. The lack of anonimity in Facebook leads users to calculate the costs of expressing their opinions based on the damage that may cause to their reputation. Keywords: Facebook, public opinion, spiral of silence, social pressure, social media.
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49 ALEJANDRO MORENO E EDUARDO SIERRA CAPTURANDO EL SILENCIO 2.0: EL FENÓMENO SPIRAL OF SILENCE EN FACEBOOK
Introducción La opinión pública toma forma cuando las personas deciden, desde su esfera privada, emitir opiniones en el espacio público. Como una nueva esfera pública, para usar el término de Habermas (1962), Facebook representa un nuevo y creciente espacio para la formación y expresión de la opinión pública. No obstante, la expresión de opiniones puede estar condicionada por la presión social y ajustarse a lo que cada individuo cree que debe manifestar o no, y con qué consecuencias. Bajo algunas circunstancias, las personas prefieren guardarse su opinión. La teoría de la espiral del silencio que desarrolló la investigadora alemana Elisabeth Noelle-Neumann (1974), y que muchos otros han continuado refinando (GLYNN et al., 1997; SHAMIR, SHAMIR 2000), sugiere que los individuos optan por callar sus opiniones si perciben amenzas de exclusión, rechazo, aislamiento o, incluso, represalia, lo cual se acentúa si uno percibe que sus puntos de vista son contrarios a los de la mayoría. La teoría de Espiral del Silencio ha comenzado extender su aplicación y reformulaciones a la nueva y creciente ola de redes sociales e internet, por lo que su estudio es nuevo pero también creciente (HOPKINS 2015; PORTEN-CHEÉ, EILDERS 2015). ¿Es Facebook un espacio donde las opiniones se expresan con absoluta libertad o hay circunstancias en las que los usuarios prefieren guardar silencio dada su percepción del ambiente? En este artículo examinamos los efectos de espiral de silencio en Facebook a través de un estudio piloto diseñado especialmente para captar las circunstancias en las que los usuarios deciden callar sus opiniones. El estudio tiene importantes limitantes muestrales (solamente entrevistamos a un grupo de 201 personas, principalmente jóvenes), geográficas (el estudio está circunscrito principalmente a usuarios en México) y temáticas (tratamos de abordar diversos aspectos de la comunicación en Facebook, con un particular interés en la política), pero es un primer indicio para concluir que el fenómeno de espiral del silencio sí está presente en esa red
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50 ALEJANDRO MORENO E EDUARDO SIERRA CAPTURANDO EL SILENCIO 2.0: EL FENÓMENO SPIRAL OF SILENCE EN FACEBOOK
social. Nuestros hallazgos señalan una diversidad de circunstancias en las que el silencio es la estrategia a seguir, por lo que discutimos las implicaciones políticas de ello. La explosión de Facebook como medio de comunicación ha sido notable, con un número de usuarios que rebasaba, según diversas fuentes de datos de inicios de 2016, los mil quinientos millones de personas a nivel mundial, y creciendo. Algunos reportes periodísticos han situado el número de usuarios en México en 61 millones, de los cuales por lo menos 41 millones hace uso de la red social todos los días (MALDONADO, 2016). Según el estudio Latinobarómetro 2016, el 52% de los latinoamericanos dijo ser usuario de Facebook. Las redes sociales en general, pero Facebook muy en particular por su alacance de usuarios, han reducido los costos de transacción informativa, han roto el monopolio de los medios tradicionales en producir información y mensajes, y han puesto delante de cada individuo la posibilidad de generar ellos mismos información sobre cualquier asunto. También han diversificado las vías de comunicación de un modelo one-to-many a otro que va en un rango de someto-many hasta many-to-many. En otras palabras, Facebook representa un espacio público altamente accesible y, por lo tanto, propicio para la formación de una opinión pública en dicho espacio y fuera de éste, cuando otros medios retoman su información. Como red social, Facebook es una fuente continua de información y entretenimiento, pero también es un medio de comunicación política fundamental. Su papel en la movilización política durante la primavera árabe ha sido extensamente discutido, al grado que hoy se le denomina "revoluciones Facebook" (WEST, 2011, p.337), pero hoy en día la red social se ha convertido en vía de comunicación y actividad política más convencional. Partidos políticos y candidatos de diversas latitudes han comprendido la necesidad de tener presencia en Facebook si desean ser vistos por un nutrido grupo de electores, particularmente los jóvenes cuya fuente primordial de información es esa. Por
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otro lado, los usuarios pueden intercambiar ideas, reaccionar de una manera favorable o desfavorable a la información a la que están expuestos, y manifestar sus puntos de vista sobre una plétora de temas. Ofrecer un "me gusta" a la información es una expresión de la opinión propia. Pero esto no siempre se hace y, de hecho, en algunos casos deliberadamente se guarda. Para saber bajo qué circunstancias se opta por el silencio, diseñamos un cuestionario enfocado a la conducta de expresar o no ciertas opiniones y puntos de vista en Facebook y lo pusimos en línea para ser respondido por usuarios de esa red social. Las siguientes son las características metodológicas de nuestro estudio. Método e hipótesis Nuestros datos se basan en un estudio piloto que respondieron 201 personas en Facebook entre el 8 y el 15 de septiembre de 2016. El cuestionario abordó una variedad de instancias en las que el usuario mira información, expresa opiniones acerca de esa información, o decide no manifestar ninguna opinión. El objetivo central del cuestionario es medir el impacto en el silencio de: a) percibir que el punto de vista de uno es minoritario en el ambiente, b) tener una expectativa de ser rechazado o vícitima de aislamiento social, y c) tener un interés particular en salvaguardar la reputación propia. Nuestra hipótesis general es que estos tres elementos son fundamentales para influenciar el silencio. Por supuesto, cada uno de esos tres aspectos deriva hipótesis particulares. Por ejemplo, la auto-perceción de minoría puede influenciar el silencio dependiendo de la temática en la que se percibe una mayoría contraria: temas de género, religión, entretenimiento, política o gobierno, entre otras. Por su parte, el temor a ser rechazado o a ser víctima del aislamiento social guiará a algunos individuos a no expresar opiniones que pongan en riesgo su integración o pertenencia a ciertos grupos o, más generalmente hablando, con sus amigos en la red social. Finalmente, el usuario puede optar por el silencio simplemente por temor a ver afectada su reputación personal. Expresar "me gusta" o manifestar opiniones respecto a información que puede ser comprometedora,
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cualquiera que sea, puede afectar la opinión que otros tengan de uno, o por lo menos percibirlo así. En ese sentido, en la teoría de la espiral del silencio importa más lo que yo crea que otros piensan que lo que en realidad otros piensan. Esa es la noción de lo que Noelle Neumann y otros entienden como "clima de opinión" (ver SAMIR, SHAMIR, 2000) y el concepto ligado de "ignorancia pluralista" (CONVERSE, 1987). Junto con estas tres línes de argumentación explicativa (la percepción de que uno tiene puntos de vista minoritarios, el temor al rechazo o aislamiento social y la salvaguarda de la reputación propia), desarrollaremos un modelo estadístico en el cual
también integramos algunas características
sociodemográficas (particularmente sexo, ya que la edad y la escolaridad ofrecen una menor varianza en nuestra muestra) y de frecuencia de uso de Facebook. Una variable substantiva adicional es la predisposición de ciertos individuos a discutir, es decir, a tomar una parte activa en la discusión pública de ciertos temas. Algunas personas suelen ser más extrovertidas que otras, por lo que consideramos importante evaluar el impacto de quienes disfrutan tomar parte en discusiones. El resto del artículo se compone de tres secciones. En la primera se describen algunos resultados generales del estudio piloto en Facebook, para darse cuenta del uso que se le da a esa red social y a otras más, con qué frecuencia se le utiliza, en que medios se accesa con mayor frecuencia, y qué tipo de actividades se hacen más en Facebook. En una segunda sección abordamos como se midió el silencio (optar por callar o guardar las opiniones) y presentamos las mediciones de tres niveles de silencio según su intensidad y significado. Finalmente, en la tercera y última sección presentamos los resultados de un modelo estadístico para valorar el impacto de nuestras variables centrales en el silencio. El artículo los concluímos con una breve discusión de los resultados y sus implicaciones para una mejor comprensión de
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la conducta social en Facebok y la formación de opinión pública en esa nueva esfera pública. Estudio piloto en Facebook El creciente uso de las redes sociales ha abierto la oportunidad de recopilar información a través de formas alternativas a la encuesta tradicional. Ante ello, la profesión de investigación por encuestas está disuctiendo las ventajas y desventajas de esas formas alternativas (HILL et al., 2014). En nuestro caso, realizamos una encuesta tradicional abriendola a través de Facebook, la cual no se basa en un muestreo probabilístico; quienes respondieron fueron usuarios autoseleccionados. No obstante, el cuestionario utilizado en nuestro estudio piloto se diseñó para medir diversas instancias del silencio en Facebook, así como la frecuencia de uso de esa y otras redes sociales. El gráfico 1 muestra la frecuencia de uso de algunas redes sociales por parte de los entrevistados. Es evidente que la red social más utilizada por nuestra muestra es Facebook: el 84% de quienes respondieron la encuesta (todos por esa vía, por cierto) utilizan la red social varias veces al día, y el 10% por lo menos una vez al día. En total, 94% utiliza Facebook de manera cotidiana. En comparación, Youtube es la segunda red social con mayor uso, con un 78% que la utiliza por lo menos una vez al día, con un 45% que reporta utilizarla varias veces al día. Su uso es menor que el de Facebook pero aún sustancial en nuestra muestra. Con una menor frecuencia aparecen Instagram, Twitter, Snapchat y Periscope, en ese orden. Periscope y Snapchat son las que menos se usan, con 76 y 52% de personas que reportaron nunca utilizarlas, respectivamente.
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Gráfico 1. Uso de Facebook y otras redes sociales ¿Con qué frecuencia utilizas ls siguientes redes sociales? Varias veces al día
Una vez al día
Facebook 45
20
27 15
10 23
33
Periscope 1
Nunca
84
Youtube
Snapchat
Con menor frecuencia
18 10
31 19
28
26
29
23
23
6
52 76
Algo que debe destacarse de los datos mostrados en este gráfico es cómo los usuarios tienden a utilizar las redes sociales varias veces al día. El caso de Facebook es particularmente notable. Esto significa que constantemente están consultando la información que se postea en esa red social, pero también monitoreando las reaciones a sus opiniones (si acaso) o las opiniones de sus amigos. El estudio piloto nos arroja que el tiempo que se dedica a Facebook en una día cualquiera puede se de entre una y tres horas diarias, según la mayor parte de los entrevistados. De acuerdo con los resultados, 16% dijo utilizar Facebook menos de media hora en un día común, el 23% usa la red social entre 30 minutos y una hora, otro 23% la utiliza de una a dos horas, otro 23% de dos a tres horas el 6% de tres a cuatro horas y el 9% más de cuatro horas. Desafortunadamente el promedio como tal no lo podemos calcular de manera directa, ya que el cuesitonario empleó esas categorías de respuesta, pero una aproximación será de alrededor de dos horas en promedio.
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Otro aspecto de uso que medimos por medio del cuestionario es el tipo de dispositivo por el cual utilizan Facebook con mayor frecuencia. Las respuestas son muy ilustrativas de la conducta en esa red social y por qué es posible accesarla varias veces al día, acumulando minutos en el proceso. El 90% de los entrevistados dijo accesar Facebook a través de un teléfono inteligente o smartphone, lo cual quiere decir que Facebook va con el usuario a cualquier lado en ese aparato de bolsillo y que está disponible en cualquier momento para su consulta, en tanto haya una conexión funcional a la red. El 46% dijo usar Facebook a través de su laptop, el 24% por medio de una computadora de escritorio y 23% en una tablet. La conclusión de estos datos es que Facebook es un acompañante del usuario, disponible prácticamente durante la totalidad del día, en tanto haya conexión y batería. ¿Qué hacen los usuarios en Facebook? ¿Qué contenidos les gusta seguir? Esto es importante, en tanto que una de las características de Facebook es seleccionar información a la medida del usuario, de acuerdo con u perfil y preferencias. Esta particularidad es importante en tanto que puede influenciar la percepción del usuario respecto a si su punto de vista es minoría en el ambiente o no y si se siente amenazado de emitir una opinión. Lo esperable es que en un ambiente potencialmente más hostil y menos afín a las opinione spropias la posibilidad de silencio aumente. A pesar de esto, y como veremos más adelante, el silencio es un opción que muchos usuarios toman, por razones que trataremos de esclarecer. Por lo pronto, nos permitimos describir algunas de los contenidos y acciones que los usuarios gustan y hacen, de acuerdo con nuestro estudio piloto. Las temáticas de información más comúnes de nuestra muestra son contenidos de entretenimiento, con 83% de los usuarios reportando que les gusta verlos por lo menos una vez al día (58% lo hace varias veces al día). El 76% dijo que le gusta enterarse de las noticias a través de Facebook (45% varias veces al día). El 62% le gusta saber qué hacen sus amigos (30% varias veces al
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día). Y al 42% le gusta seguir información sobre política (24% varias veces al día). Como en muchos otros estudios de encuestas, la política ocupa un lugar menos relevante para la mayoría, pero tenemos un grupo sustantivo en la muestra al que efectivamente le atrae ese tipo de información, a lo cual regresaremos más adelante. Pero no todo en Facebook es pasivo, no solamente se trata de ver información. La red social permite la interacción. Esto es precisamente lo que la hace una esfera para la expresión de opiniones y ser un espacio para la conducta social. De acuerdo con nuestro estudio piloto, una de las prácticas más comúnes de los usuarios de Facebook es "poner 'me gusta' o alguna otra reacción a lo que otros postean". El 81% dijo hacerlo por lo menos una vez al día, y el 59% varias veces al día, según se puede apreciar en el gráfico 2. En segundo término, la mayoría de los usuarios hacen comentarios, con una quinta parte de ellos recurriendo a esa práctica varias veces al día. La gran mayoría hace también los siguiente, aunque su frecuencia es menor: compartir fotos o información de los amigos, etiquetar a amigos en lo que uno postea, y postear fotos o información propia. Esto último es lo que se hace con menor frecuencia, pero solamente 14 por ciento de los usuarios dijo no hacerlo nunca.
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Gráfico 2. Interacciones en Facebook ¿Haces las siguientes cosas en Facebook? ¿Con qué frecuencia las haces? Varias veces al día
Una vez al día
Con menor frecuencia
Poner "me gusta" o algún otra reacción a lo que otros postean
59
Hacer comentarios a los que otros postean
Compartir fotos o información de tus amigos
Etiquetar amigos en lo que posteas
21
7 12
7
14
Postear fotos o información tuya 3 8
Nunca
23
18
49
58
62
75
15 3
12
23
17
14
Debido a la gran familiaridad con el uso de Facebook, algunos lectores podrían encontrar poca originalidad en los datos descritos en esta sección, pero éstos confirman que esa red social puede estar presente durante buena parte del día a través, principalmente, de teléfonos inteligentes; su uso es de varias veces al día y ofrece un gran espacio de expresión e interacción social. Lo que sí es original en nuestro estudio piloto es el intento por medir el silencio en la red social, un silencio deliberado que refleja un cálculo del usuario frente a la posible presión social. En la siguiente sección exponemos tres niveles de silencio que tratamos de medir a través del estudio piloto. Niveles de silencio Un primer nivel de silencio que intentamos medir es optar por no reaccionar ni comentar nada a lo que se mira en Facebook. Aunque se trata una decisión del usuario, este primer nivel de silencio puede no reflejar necesariamente las razones de la teoría de la espiral del silencio tales como el
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sentimiento de opiniones minoritarias, el temor al asilamiento o la salvaguarda de la reputación. Simplemente pueden ser el resultado de falta de interés o pasividad. No obstante, estos ejemplos nos permiten ir delienando ciertas instancias bajo las cuales el susuario se manifiesta más y otras en las que su expresión e interacción suele ser más escasa. El gráfico 3 muestra una variedad de contenidos informativos y circunstancias ante las cuales el usuario puede compartir la publicación que ve, poner me gusta o alguna otra reacción, hacer comentarios, o definitivamente optar por no reaccionar ni comentar nada. Las instancias están ranquedas en el gráfico según su tamaño en esta última categoría de respuesta, que para nosotros es el primer nivel de silencio. Las instancias que menos silencio evocan son las fotos, los memes o alguna otra información que al usuario le gustan; también las noticias de los amigos, así como las opiniones e información con la que uno está de acuerdo. El silencio en estos aspectos va de 11 a 18 por ciento (representado por la proporción de usuarios que decide no reaccionar ni comentar por alguna razón). Sin embargo, hay otras siete instancias que incluimos en el cuestionario en este mismo formato de pregunta en las que el silencio (o inactividad) rebasa el 50%, registrando proporciones entre 52 y 72%. En ellas, la mayoría de los usuarios prefiere no reaccionar ni comentar nada. Éstas incluyen noticias tristes de amigos; opiniones e información con las que se está en desacuerdo; información sobre actividades de gobierno; fotos, memes o información que resultan molestas al usuario; publicidad o información de algún partido político o candidato con el que simpatiza el usuario; noticias irrelevantes de amigos; y publicidad o información de algún partido político o candidato que le disgusta al usuario. Si podemos sacar algúnos factores comúnes de estas instancias podríamos decir que el silencio es más común en casos de información con la que se está en desacuerdo, sin importar la fuente, y en información política en general, independientemente de si se simaptiza o no con la fuente. El nivel 1 de
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silencio es más común en el ámbito político, aunque la respuesta de la información irrelevante de amigos es muy ilustrativa de que información sin utilidad o significado no evoca interaciones. Gráfico 3. Midiendo el silencio: nivel 1 De las siguientes cosas que ves en Facebook, ¿en cuáles sueles reaccionar, poner comentarios o compartir y en cuáles no? Comparto la publicación
Pongo reacción y comento
Pongo "me gusta" u otra reacción
Prefiero no reaccionar ni comentar
22 12 Noticias felices de amigos 4 22 Opiniones o información con las que estoy de acuerdo 9 23 Noticias tristes de amigos 1 19 28 Opiniones o información con las que estoy en desacuerdo 6 18 23 Información sobre actividades del gobierno 6 11 29 Fotos, memes o información que me molestan 6 6 24 Publicidad o información de algún partido político o… 4 8 23 Noticias irrelevantes de amigos 3 4 23 Publicidad o información de algún partido político o…3 6 19 Fotos, memes o información que me agradan
55 62 50
11 12 18
52 53 54 64 65 70 72
Otro nivel de silencio que intentamos medir, el nivel 2, representa instancias en las que los gustos y preferencias del usuario están mayormente comprometidas y, por lo mismo, pueden detonar una respuesta de molestia o desacuerdo. Las circunstancias incluyen preferencias por equipos deportivos, orientaciones religiosas y valorativas, ideas políticas, temas de corrupción, discriminación de género y algo que pueda son considerado como moralmente malo desde el punto de vista del usuario. El gráfico 4 presenta estas instancias y sus respectivas respuestas, las cuales incluyen la posibilidad de expresar una molestia o desacuerdo, una postura de indiferencia, y la categoría de silencio: "prefiero no decir nada y evitarme el problema". El fraseo de esta última opción de respuesta la hace distinta a la de indiferencia ya que explícitament la persona decide no expresar nada para "evitarse un problema", es decir, calculando
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conscientemente las posibles consecuencias sociales de su conducta o expresión de opiniones. Gráfico 4. Midiendo el silencio: nivel 2 Cuando ves la siguiente información en Facebook y te molesta o estás en desacuerdo, ¿prefieres expresar tu molestia o mejor no decir nada? Me es indiferente Prefiero expresar mi molestia Prefiero no decir nada y evitarme el problema 74
Cuando hacen burla a tu equipo por perder un partido Cuando postean cosas de religión que van en contra de tus creencias o valores Cuando postean cosas de política que van en contra de tus ideas
5
59
9
53
12
21
32 35
Cuando postean temas de corrupción
37
30
33
Cuando postean cuestiones de género que consideras discriminatorias
36
31
33
Cuando ves o lees algo que consideras que está mal
28
32
40
De acuerdo con los resultados, la burla que puede experimentarse cuando pierde el equipo favorito de algún deporte genera el menor silencio de este grupo de instancias (21%), pero también un alto nivel de indiferencia. Esto puede reflejar que la muestra no tenga una fuerte pasión deportiva po afición a algún equipo, o simplemente que el usuario deja pasar fácilmente ese tipo de expresiones sin dar mayor importancia al respecto. No obstante, en otros aspectos la indiferencia tiende a bajar, como se aprecia en el gráfico. Esto se compensa con una aumento del silencio quer se estabiliza en un tercio en cuatro instancias diferenntes para aumentar a 40% en una última. Lo que va subiendo en cada caso es la manifestación de opiniones de molestia, es decir, no todos los usuarios guardan silencio. En varios casos parece prefeible manifestar la opinión propia. Veamos los resultados. En temas de religión y política el silencio sobrepasa en razón de 3 a 1 a la manifestación de opiniones. En asuntos de discriminación de género y
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corrupción laas proporciones de silencio y expresión son muy similares. Esto con toda claridad nos dice que en política y religión el silencio es más probable. Pero en donde más silencio deliberado se observa es en temas que se ven o suenan mal, cuyo significado puede tener una carga moral para el usuario. En esta instancia el 40% de los entevistados optó por callar. Aunque hay algunas diferencias en la intensidad del silencio en los niveles 1 y 2, un rasgo en común entre ambos grupos de situaciones es que los temas de política son de los que más ocasionan un silencio deliberadio, es decir, una decisión de callarse quizás como reflejo de un cálculo acerca de las consecuencias. Esto tiene implicacione simportantes para la naturaleza política de la opinión pública y su formación y manifestación en un espacio como Facebook. Veamos ahora el tercero y último nivel de silencio que intentamos medir en el estudio piloto. En nuetsro tercer y último nivel de silencio intentamos medir si el usuario ha sentido que si actúa u opina de cierta manera podría llevarle a tener consecuencias. Si lo ha snetido, entonces preguntamos qué hace en tales circusntancias. Es importante diferenciar aquí la categoría "no lo he sentido", que significa que no hay un cálculo de consecuencias, de la categoría "prefiero no decir o hacer nada y evitarme el problema". Esta última es nuestra medición de silencio deliberado, es decir, cuando el usuario pércibe una situación ante la cual prefiere y decide callar. Como en otras gráficas, las opciones están rankeadas de menor a mayor silencio (en este caso la categoría intermedia de respuesta). Lo que menor silencio genera es la acción de unirse a grupos con intereses comúnes a los propios, con 22%. En esta insatancia el 54% dijo que aunque perciba consecuencias lo hace de todos modos. La afinidad informativa, de gustos, preferencias e intereses está detrás de esta acción aparentemente convencida. Otras instancias generan mayor silencio y menos ación. Por ejemplo, poner "me gusta"o hacer comentarios favorables a partidos políticos y candidatos que le gustan produce un silencio de 27%, mientras que, en un
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nivel muy similar (28%), los usuarios responden que ponen "me enoja" o hacen comentarios desfavorables a información de partidos y candidatos que le disgustan. En estos casos, el porcentaje que hace la actividad de cualquier manera es ligeramente menor, de 20 y 23%. Alrededor de la mitad de los entrevistados dijo no haber sentido que haya consecuencia alguna, y no es posible saber con la pregunta si es por que no calculan las consecuencias o porque no habían pensado en el tema. Gráfico 5. Midiendo el silencio: nivel 3 ¿Has sentido que si dices lo siguiente en Facebook podría tener consecuencias? ¿Qué haces? Lo hago de todos modos Prefiero no decir o hacer nada y evitarme el problema No lo he sentido
54
Unirme a grupos con intereses comunes a los míos Poner me gusta o hacer comentarios favorables a algún partido político o candidato Poner "me enoja" o hacer comentarios desfavorables a algún partido político o candidato Unirme a grupos activistas con alguna postura social o política
20 23 26
22 27
24 53
28
49
31
43
Decir algo que me gane la burla o crítica de otros
20
44
36
Decir algo que me pueda generar una mala imagen ante los demás
19
44
37
Decir o poner algo que me puedan recriminar en la escuela o trabajo
19
44
37
Decir algo que ofenda a algún amigo o grupo
22
49
29
Unirse a grupos activistas con alguna postura social o política genera un silencio de 31 por ciento. Decir algo que me genere la burla o crítica de otros aumenta el silencio a 44%. También con 44% aparecen las acciones de decir algo que me pueda generar una imagen negativa o decir algo que pueda generarme recriminaciones en la escuela o trabajo. Finalmente, el silencio llega a 49% en el caso de decir algo que resulte ofensivo a algún amigo o grupo en Facebook.
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¿Qué explica la decisión de callarse o guardar silencio en estos tres niveles? En la siguiente sección desarrollamos un modelo estadístico en el que la variable dependiente son algunas de las instancias de silencio ya discutidas, mientras que las variables explicativas son las anteriormente descritas: sentimiento de punto de vista minoritario, temor al aislamiento o rechazo, salvaguarda de la reputación, controlando por sexo, frecuencia de uso de Facebook y la predisposición a engancharse más en discusiones con otros. Modelo estadístico del silencio Antes de discutir los resultados del modelo estadístico es necesario precisar cómo medimos las variables independientes. Éstas se derivan de un par de baterías de preguntas sobre cómo los usuarios perciben Facebook y cómo se perciben a sí mismos, particularmente en relación a si sus puntos de vista representan a la mayoría o a una minoría entre la comunidad de amigos que tienen. La gráfica 6 muestra una batería de preguntas y las proporciones de respuesta respecto a si el usuario está de acuerdo o en desacuerdo con varias frases y escenarios. Un dato notable es que 75% percibe a la red social Facebook como un espacio en el que generalmente se siente libre. No obstante, el 56% afirmó estar de acuerdo en que en Facebook se siente presión social. Otro 56% comenta que alguna información en Facebook le deprime. En otra instancia, el 39% dijo que le gusta organizar eventos y actividades sociales a través de Facebook, al 61% restante no, lo cual denota una tendencia a no involucrarse activamente en tal organización. En el caso de actividades políticas el acuerdo es incluso más bajo, de 17%, con 83% en desacuerdo con este tipo de activismo.
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Gráfico 6. Percepciones sobre Facebook ¿Estás de acuerdo o en desacuerdo con las siguientes afirmaciones? Muy de acuerdo
Algo de acuerdo
Algo en desacuerdo
Facebook es un espacio donde generalmente me siento libre
26
En Facebook se llega a veces a sentir presión social
26
49 30
Alguna información que veo en Facebook me deprime
17
Me gusta organizar eventos y actividades sociales a través de Facebook
16
23
13
29
He notado que en Facebook me juzgan o califican por lo que digo o hago
39
En Facebook me siento diferente a los demás
9
21
Facebook es el mejor medio para expresarme tal y como soy
8
25
Me gusta organizar eventos y actividades políticas a través de Facebook
7 10
Me gusta discutir con otros en Facebook
6
Muy en desacuerdo
20
20 24
20
25
19
25
36
25
33
31
39
32 25
5
35 58
29
45
Esta batería de preguntas también nos permite saber el grado en que los usuarios se sienten juzgados o presionados por los demás. El 42% dijo que ha notado que en facebook le juzgan o califican por lo que hace o dice, señal de que si percibe consecuencias de ello podría optar por el silencio. El 30% dijo sentirse diferente a los demás, mientras que 33% dijo que Facebook es el mejor medio para expresarse tal cual es. Por último, 26% afirmó que le gusta discutir con otros en la red social. De estas preguntas vamos a tomar algunas de nuestras variables independientes en el modelo, particularmente aquellas que tienen que ver con la presión social y el gusto por discutir. Hay unas faltantes que se refieren a los sentimientos o auto percepción de tener puntos de vista minoritarios y al deseo de salvaguardar la reputación propia. Las variables de sentimiento minoritario se derivan de la pregunta: "pensando en las personas y amigos que conoces en Facebook, ¿dirías que compartes sus puntos de vista, eres parte de la mayoría, o tu manera de pensar es distinta, eres parte de la
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minoría?" Las respuestas se tomaron en diversas instancias, las cuales se muestran en la gráfica 7. Según esos datos, 30% siente que está del lado de la minoríoa en relación a sus preferencias sexuales, el 34% tiene puntos de vista que cree minoritarios con respecto a posturas ante el gobierno., y 38% se seiente minoría en cuanto a gustos y preferencias relativas a equipos deportivos. El sentimiento de minoría sube a 42% cuando se trata de temas de moda, 46% en creencias religiosas y en creencias ideológicas, y se registra un 43% en relación a preferencias políticas. De estas expresiones de auto-percepción de minía temoaremos algunas para incluir en el modelo, particularmente las relativas a preferencias sexuales y preferencias políticas. Gráfico 7. Auto-percepción de minoría en Facebook Pensando en las personas y amigos que conoces en Facebook, ¿dirías que ... ? Comparto puntos de vista (soy parte de la mayoría) Mi manera de pensar es distinta (estoy en la minoría) No lo sé 50
Preferencias sexuales
30
40
Opiniones acerca del gobierno actual
20
34
26
Gustos o preferencias en equipos deportivos
30
38
32
Gustos o preferencias en moda
28
42
30
25
46
29
Creencias religiosas Ideologías políticas Preferencias de partidos políticos o candidatos
19 15
46 43
35 42
Por último, la salvaguarda de la reputación propia la represnetamos con una pregunta acerca de cómo se percibe a sí mismo el entrevistado. El cuestionario incluyó varios pares de auto-descripción (líder o seguidor, arriesgado o adverso al riesgo, realista o soñador, introvertido o extrovertido,
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rebelde u obediente, entre otras). La pregunta de nuestro interés en este punto planteó se al entrevistado si "me importa mucho lo que otros opinan de de mi" o "me vale (no me importa) lo que otros opinan de mi". La distribución fue 32% sí le importa y 68% no le importa. Según estos datos, solamente a un tercio de los entrevistados los categorizamos como guiados por salvaguardar su reputación propia, variable que incluiremos, como otras en el modelo, en un formato de variable dicotómica. El modelo estadístico del silencio se presenta en el cuadro 1. Como variables dependientes elegimos cinco instancias, en cada una de las cuales se codificó con el valor 1 la categoría de respuesta que representa el silencio y con 0 el resto de las categorías de respuesta. Las cinco instancias son: información con la que estoy de acuerdo, información con la que estoy en desacuerdo, información degobierno, información de un partido o candidato que me gusta, e información de un partido o candidato que me disgusta. Dos instancias tienen que ver con información genérica, no necesariamente política, y tres de ellas con información política. Como puede apreciarse en el cuadro, el silencio ante información con la que la persona está de acuerdo aumenta entre quienes se sienten que tienen puntos de vista moniritarios en temas sexuales, y entre quienes se guían por salvaguardar su reputación, orientación representada por la respuesta "me importa la opinión de otros". También contribuye al silencio el factor de sentir presión en Facebook. En contraste, entre mayor es la frecuencia de uso de Facebook menor es la probabilidad de callar o guardar silencio en esta instancia. El usuario activo calla menos en el caso de información con la que está de acuerdo. En el caso de información con la que se está en desacuerdo la salvaguarda de la reputación aumenta el silencio, mientras que a aquellos a quienes les gusta discutir en Facebook son más prbables de no guardar silencio. Estas son las únicas variables estadísticamente significativas. El silencio ante información de
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gobierno solamente es influenciado por la salvaguarda de la reputación. Ninguna otra variabl resulta signiicativa en este caso. Debemos mencionar que debido al bajo tamaño de muestra (201), nos permitimos un nivel de significancia estadística de hasta 0.1 (señalado con la letra a), pero en este caso solamente el interés por la reputación propia es explicativa, y de manera muy significativa
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Cuadro 1. Predictores del silencio: Regresión logística multinomial
Minoría política Minoría sexual Me juzgan en Facebook Siento presión social en Facebook Me gusta discutir en Facebook Me importa la opinión de otros Sexo (1=mujer) Frecuencia de uso de Facebook Constant
Información con la que estoy de acuerdo B 0.31 1.10 * -0.19 0.40 a -0.09 1.07 * 0.16 -0.58 *** -1.47 *
Información con la que estoy en desacuerdo B -0.19 0.34 0.05 0.05 -0.46 ** 0.78 * -0.16 -0.09 0.80
Cox & Snell R Square 0.126 0.077 Nagelkerke R Square 0.209 0.103 Significance levels: a p<.1; * p<.05; ** p<.01; *** p<.001
Información de gobierno B -0.07 -0.08 -0.16 0.09 -0.21 0.98 *** -0.04 0.01 0.40
Información de un partido o candidato que me gusta B -0.03 -0.07 -0.16 -0.05 -0.20 0.63 a 0.24 -0.06 1.35 *
Información de un partido o candidato que me disgusta B 0.02 -0.06 -0.27 0.04 -0.39 * 0.58 a 0.21 -0.13 2.34 ***
0.057 0.077
0.041 0.057
0.075 0.107
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Las tras dos instancias políticas tienen que ver con partidos y candidatos que gustan y que disgustan. En el caso de información política que gusta, la reputación propia vuelve a ser el único predictor significativo del silencio. Por su parte, ante la información política que disgusta, tanto la reputación como la predisposicón a discutir resultan importantes, la primera abonando al silencio y la segunda disminuyéndolo. Todos estos resultados indican que el sentimiento de minoría y la presión social solamente ayudan a explicar el silencio en Facebook en casos de información genérica con la que está el usuario de acuerdo. Pero no son predictores significativos en ninguna de las instancias políticas mostradas en la tabla. Esto confirma algunos hallazgos en la comunicación online en Alemania reportados recientemente (PORTEN-CHEÉ, EILDERS, 2015). En contraste, la reputación propia es un claro predictor del silencio en todos los casos, políticos y no políticos, aunque es evidentemente más fuerte en el caso de información de gobierno. Los usuarios conscientes de su reputación propia prefieren callar ante temas que tiene que ver con política, partidos y candidatos, pero principalmente con gobierno. El interés en la propia reputación es el predictor más consistente del silencio en este modelo. La predisposición a discutir tiene efectos significativos en dos instancias de información principalmente: cuando uno no está
de acuerdo con la
información genérica, y cuando uno no está de acuerdo con información política partidista. En otras palabras, a quienes les gusta discutir lo hacen principalmente en situaciones hostiles, de desacuerdo, independientemente de si la información es política o no. De acuerdo con el modelo estadístico aquí presentado, el silencio en Facebook se entiende principalmente como una respuesta de defensa a la reputación personal, no como miedo al aislamiento, por presión social, no por la
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percepción de tener puntos de vista minoritarios. El único caso donde esto último resultó significativo tiene que ver con la autopercepción de minoría en temas sexuales. Pero los puntos de vista políticos minoritarios no resutaron importantes. Con base a todo esto podemos concluir que, bajo algunas circunstancias, en Facebook los usuarios optan por el silencio, para no meterse en problemas, pero esa decisión está fundamentalmente guiada por una orientación de salvaguardar la reputación propia. A quienes les importa la opinión de demás sobre su persona son más probables de callar en diversas instancias en la red social. Discusión Como una nueva esfera pública para la formación y expresión de opiniones, las redes sociales en general, y Facebook en particular, están sujetas a la problemática del silencio. Bajo algunas circunstancias, algunos usuarios prefieren callar sus opiniones para evitarse problemas. En este artículo hemos ilustrado varias de esas circunstancias por medio de la aplicación de una encuesta en Facebook, nuestro estudio piloto. Además de medir el silencio en varios niveles, diferenciados por el grado de compromiso del usuario con sus opiniones y las potenciales consecuencias, también nos dimos a la tarea de probar el peso de cada una de las variables que predicen el silencio en la teoría clpásica expuesta por Noelle-Neumann. Del modelo que desarrollamos se observa que ni la autopercepción de minoría ni el temor al aislamiento o a la presión social explican de manera consistente el silencio. En contraste, el interés por salvaguardar la reputación propia sí es un predictor consistente del silencio en varias instancias, tanto políticas como genéricas. Eto significa que la normatividad social sí tiene un impacto en la decisión de callar, incluso en las redes sociales, pero con una cara
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más individualista y de respeto propio, no tanto como una respuesta a la presión de otros. A través de nuestro estudio piloto no solamente buscamos contribuir a un mejor entendimiento del silencio en las redes sociales, particularmente Facebook, sino también a un mejor entendimiento de la conducta social más generalente hablando. El cuestionario utilizado ofrece una serie de aspectos que la gente hace o no hace en Facebook, cómo interactúa, cómo concibe esa esfera pública y con qué frecuencia y en qué modalidades la usa. Los alcances de nuestrso hallazgos son limitados, en tanto que la muestra empleada es pequeña y se centra principalmente en jóvenes mexicanos. No obstante, las implicaciones son más importantes: el silencio se da y esto tiene un impacto en la naturaleza de la opinión pública que se delinea a través de esos nuevos espacios de expresión. Las investigaciones futuras sobre opinión pública y redes sociales tendrán que seguir abonando a comprender nuestra conducta social y política, la manera como nos expresamos y la manera como procesamos la información. Además, algo que no hicimos, es integrar la pregunta de qué pasa cuando la información a la que soy expuesto en Facebook suele ser crecientemente endógena a mis gustos y preferencias, cómo impacta eso a la calidad de la información que necesita el ciudadano en una democracia y qué impacto tiene en la posibilidad de expresarse o de optar por el silencio.
Em Debate, Belo Horizonte, v.8, n.7, p. 48-72, dez. 2016.
72 ALEJANDRO MORENO E EDUARDO SIERRA CAPTURANDO EL SILENCIO 2.0: EL FENÓMENO SPIRAL OF SILENCE EN FACEBOOK
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Notas Periodísticas MALDONADO, M. Facebook y sus 61 millones de usuarios en México, El Financiero, 2 octubre, 2016.
Em Debate, Belo Horizonte, v.8, n.7, p. 48-72, dez. 2016.
73 COLABORADORES
COLABORADORES Alejandro Moreno é doutor em Ciência Política pela Universidade de Michigan, professor de Ciência Política no Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) e ex-presidente da World Association for Public Opinion Research (WAPOR).
Eduardo Sierra é licenciado em Ciência Política pelo Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) e Diretor Geral da Exponential Knowledge. Miguel Angel Torhton é Cientista Político e internacionalista pelo Centro de Pesquisas Econômicas e Ensino (CIDE) e mestre em Políticas Públicas pela Universidade George Washington. Publicou capítulos acadêmicos e co-escritos do livro com base na análise dos itens da pesquisa. Seus principais temas de interesse são: gênero, estudos legislativos e desenvolvimento urbano. Ricardo Dantas Gonçalves é mestrando em Ciência Política e pesquisador voluntário no Núcleo de Pesquisa em Comunicação Política & Opinião Pública (CPOP), da Universidade Federal do Paraná. Possui graduação em Ciência Política pelo Centro Universitário Internacional (2014). Tem experiência na área de Ciência Política, atuando principalmente nos seguintes temas: Geografia Eleitoral, Comportamento Eleitoral, Comunicação Política e Metodologia de pesquisa.
Em Debate, Belo Horizonte, v.8, n.7, p. 73, dez. 2016.