Luis Deltell
Universidad Complutense de Madrid

Florencia Claes
Universidad Complutense de Madrid

José Miguel Osteso
Universidad Complutense de Madrid

Resumen
Este trabajo investiga cómo los políticos y los principales partidos han utilizado Twitter durante las elecciones autonómicas andaluzas de  2012. Hemos seguido a los seis partidos políticos más importantes de dicha comunidad (PP, PSOE-A, IU LV-CA, UPyD, PA y eQuo), así como a los líderes de dichos partidos y hemos analizado sus tweets, el flujo de los mismos, las respuestas recibidas y el factor de impacto de sus mensajes. Los resultados de nuestro estudio muestran cómo por medio de Twitter se pueden predecir los sentimientos y las tendencias políticas de una comunidad determinada.

Palabras clave
Twitter, Internet, Andalucía, política, comunicación política.

Abstract
Our research deepens on the way main politicians and parties made use of Twitter during Andalusian regional election, 2012. In order to do so, we followed the six main political options for such region (PP, PSOE-A, IU LV-CA, UPyD, PA and eQuo), as well as their leaders, analyzing the contents and flow of their tweets, the answers they received, and the impact factor of their messages. The results of this paper show how Twitter can be used to predict sentiment and political trends within a given community.

Keywords
Twitter, Internet, Andalusia, politics, political communication

1. INTRODUCCIÓN Y ESTADO DE LA CUESTIÓN

El impacto de las redes sociales es inmenso desde hace años, resulta casi imposible evaluar globalmente lo que supone el uso de estas herramientas. Nuestro trabajo se centra en una pequeña parcela del mismo, la página de microblogging Twitter y su utilización en la campaña política de las elecciones andaluzas de 2012.

El manejo de Twitter es sencillo y efectivo, consiste en elaborar tweets, que son mensajes (menores a 140 caracteres). Los internautas pueden consultar estos siguiendo los perfiles de otros usuarios o buscando los temas de actualidad o los hashtag que se utilizan en cada momento. La posibilidad de respuesta del lector es automática y directa. Se puede escribir a cualquier perfil, repetir o retwittear y/o mencionar a otros usuarios.

Los estudios sobre Twitter y su aplicación en la política se remontan casi al nacimiento de la compañía en 2006. En el año 2008 en Estados Unidos de América es cuando, por primera vez, se analiza una campaña electoral en Twitter. Así surge el trabajo de Hanson, G., Haridakis, P.M. & al. (2010) que analiza precisamente el uso de Twitter por parte de los candidatos Barack Obama y John McCain. En la misma línea aparecieron diversos estudios y artículos científicos que estudian las campañas políticas en la red o e-campaigns. Así destaca la investigación de Yeon-Ok, L. y Woo Park, H. (2010) que se centra en las votaciones de 2007 en Corea del Sur.

Dos grupos de investigadores europeos analizan un modelo de predicción de elecciones por medio de Twitter. El primero de ellos formado por Tumasjan, A., Sprenger, T.O. & al. (2010) plantea un sistema de predicción basado en un estudio sobre las elecciones alemanas de 2009. Un artículo similar de Larsson, A.O. y Moe, H. (2011) muestra el uso de Twitter en la campaña sueca de 2010.

Además, el uso de Twitter y las redes sociales en las campañas políticas son investigados en el caso de las elecciones de Rumanía y de España por los autores Aparaschivei, P.A. (2011) y Deltell, L. (2012) respectivamente. En una perspectiva similar Al-Kandari, A. y Hasanen, M. (2012) investigan el impacto de las redes sociales en las decisiones políticas en Egipto y Kuwait entre universitarios de ambos países.

Nuestro trabajo no solo es el análisis de la predicción de la tendencia electoral, sino también pretende entender la formación de líderes y líneas de opinión. Para ello resulta interesante las nuevas formas de liderazgo en Twitter como presentan Said Hung, E. y Arcila Calderón, C. (2011), la creación de juegos y roles políticos como observa Wilson, J. (2011) en Australia y el alcance de Twitter como herramienta política, descrito por González Mendoza, V. y Petersen, M.D. (2010) en Venezuela.

Del mismo modo este trabajo se sitúa en un punto intermedio entre la comunicación vertical de las organizaciones políticas tradicionales y la “autocomunicación de masas” definida por Castells, M (2009). Es decir, analizamos el impacto de la política ya sea entre nativos digitales o inmigrantes digitales, en palabras de Prensky, M. (2001), y sirve de soporte el trabajo sobre jóvenes españoles de Núñez-Gómez, P., García-Guardia, M.L. y Hermida-Ayala, L.A. (2012) y el análisis entre adultos de García García, F. y Gértrudix, M. (2009) –aunque ninguno de estos dos artículos traten de la predicción de tendencia electoral.

Además de la literatura científica, existen gran cantidad de artículos, blogs y páginas webs dedicadas al estudio de las tendencias en Twitter. La influencia de estas es indiscutible en la política y en los medios. El sitio web más importante que estudia la política española en Twitter es www.politweets.es.

Es necesario situar las elecciones en los contextos geográficos, políticos, sociales y tecnológicos. La campaña que estudiamos es la de la Comunidad Autónoma con más votantes de España. Estas se celebraron cinco meses después de las elecciones nacionales en las cuales el Partido Popular había obtenido una amplia mayoría absoluta y el PSOE uno de los peores resultados de su historia. Sin embargo, la Junta de Andalucía ha sido gobernada siempre, desde el inicio de la democracia, por el PSOE.

En este artículo no se analizan los motivos o causas de los resultados, sino las estrategias de los partidos en la campaña electoral en Twitter, así como la posibilidad de predecir la tendencia por medio de este sitio de microblogging

1.1. Objetivos

La investigación se centra en describir la campaña política andaluza en Twitter, analizar los datos obtenidos en la Red y compararlos con los resultados de las votaciones celebradas el 25 de marzo de 2012. Los objetivos principales son:

Describir el comportamiento en Twitter de los partidos políticos andaluces y de los líderes de dichas agrupaciones.

Cuantificar el impacto de los perfiles políticos en Twitter atendiendo a seguidores, menciones, retweet y otros sistemas de medición.

Comparar los resultados y el impacto de los partidos políticos y sus líderes con las votaciones.

Comprobar si Twitter puede predecir los resultados electorales, corroborando así si las conclusiones ya publicadas de investigadores y analistas políticos en otros entornos son aplicables a Andalucía.

1.2. Hipótesis

Esta investigación estudia cómo los partidos políticos andaluces utilizan Twitter en sus estrategias de campaña electoral. Además, se pretende encontrar una relación entre el impacto de los perfiles de los líderes y los partidos políticos, y  los resultados de las votaciones.  Esta relación se basa en una predicción de las tendencias y sentimientos políticos que se puede obtener al observar y analizar el flujo de tweets y el movimiento de la comunidad de usuarios de este espacio de microblogging. Nuestra hipótesis central es que Twitter sirve para predecir la tendencia  electoral.

2. MATERIAL Y MÉTODOS

Realizamos un trabajo de obtención de datos de los diversos usuarios políticos de Twitter, del flujo de los tweets y del movimiento generado. Para estudiar estos datos se utilizaran diversas herramientas tecnológicas que ofertan algunas compañías y la observación cada doce horas de los perfiles políticos andaluces.

Posteriormente, planteamos un análisis cualitativo de estos datos y del sentimiento político que se desarrolla durante la campaña electoral. Para ello no analizamos solo los datos numéricos obtenidos, sino también las estrategias utilizadas por los diversos partidos y los líderes de opinión que se generan durante la campaña.

Definimos los parámetros básicos de manejo de Twitter.

Parámetro	Definición
Tweet	Literalmente trino. Texto con un máximo de 140 caracteres. Se puede emitir abiertamente a toda la red, como respuesta en el contexto de una conversación (mediante el uso del carácter @ seguido del usuario o los usuarios a quienes se responde) o bien pueden ser privados entre usuarios.
Seguidor	Usuario que sigue a otro perfil y recibe, por ello, los mensajes abiertos emitidos desde ese perfil en su timeline.
Retweet	Reenvío de un mensaje ajeno.
Hashtag	Etiqueta o agrupación de tweets en base a una información relacionada en su contenido. Se crean y emplean con el símbolo # seguido de la palabra o palabras claves que den título al tema.
Factor impacto	Relación entre el número de seguidores de un usuario y los Retweets que estos hacen de sus tweets, que indica la potencial expansión de su mensaje.
Factor Klout	Influencia, en escala numérica de 1 a 100, basada en la capacidad comunicativa de un usuario. Este índice toma su nombre de la empresa independiente que lo cuantifica.
Trending Topic /  Tema de actualidad	Hashtag o palabra clave que se repite con mayor frecuencia en un determinado momento. Twitter ofrece la lista de los 10 temas del momento a nivel global, nacional o local.
Top partido	Lista de los perfiles más seguidos dentro de cada partido político
Top nacional	Lista de los perfiles más seguidos en la política española
Timeline	Listado de tweets a la vista de cada usuario en función de los perfiles a los que siga.

Tabla 1. Definición de los parámetros básicos de manejo de Twitter. Elaboración propia

3. ANÁLISIS Y RESULTADOS

Nuestro campo de investigación se centra en el seguimiento de los perfiles en Twitter de los seis partidos políticos con más votos en las elecciones generales de 2011 en Andalucía (datos del Ministerio del Interior de España) y de los líderes de estos que se presentan a las elecciones autonómicas andaluzas del 25 de marzo de 2012. Para ello cuantificamos todos los movimientos de estos perfiles durante la campaña electoral, es decir, del 9 al 23 de marzo, ambos inclusive. Además, tomamos el día 8 de marzo como día de control previo a la campaña electoral y del 24 al 31 de marzo como días de control posteriores a la campaña, la jornada de reflexión, las elecciones y la publicación oficial de los resultados.

Tabla 2. Ficha técnica de discusión. Elaboración propia

Ninguna herramienta de seguimiento ni el propio Twitter permiten diferenciar la comunidad autónoma de los usuarios que siguen a un determinado perfil. Por ese motivo, nuestro ámbito no es autonómico, donde se encuentran los posibles votantes, sino de la web global. Este dato favorece, indiscutiblemente, a uno de los candidatos, que es Javier Arenas, ya que, además del impacto que tiene sobre la ciudadanía andaluza, presenta una gran influencia en el entorno de los votantes del Partido Popular, pues era el vicesecretario nacional del mismo.

Para medir los datos creamos una ficha de análisis por cada perfil estudiado. En ella se incluyen los siguientes datos, recopilados cada 24 horas, (salvo en el caso de los trending topics, cada 12).

Tabla 3. Ficha de perfiles de usuarios analizadas. Elaboración propia

3.1. Herramientas en la Red usadas

Para contabilizar el movimiento de tweets, seguidores y menciones en Twitter hemos utilizado diversas herramientas en la Red. La mayoría de ellas no se dedican en exclusiva a la política, sino que han sido diseñadas para el seguimiento de productos y marcas. Por este motivo, hemos combinado el uso de distintos sitios webs y hemos recopilado datos diversos en cada una de estas aplicaciones, que detallamos a continuación.

Hootsuite es una herramienta para gestionar redes sociales, que ayuda a organizar la visualización y extracción de los datos requeridos de los perfiles o hashtags seleccionados. A la vez, permite extraer los tweets generados por los usuarios, contabilizar los Retweets sobre cada uno y nos ofrece el factor Klout.

Politweet.es permite saber el número de seguidores, tweets emitidos, Retweets, menciones y el impacto de los partidos políticos y de los perfiles de los líderes. La página además realiza unas listas de los políticos en Twitter más seguidos y los clasifica en una categoría general y en del mismo partido político. Su uso es esencial para conocer el proceder de la política española en Internet. Su manejo se inspira en We Follow (www.wefollow.com), sitio web de estudio y análisis de la actividad de los políticos estadounidenses.

Además, hemos utilizado otras aplicaciones para el seguimiento del flujo de tweets y de los hashtag producidos: TopsyLabs (www.analytics.topsy.com), Tweettronics (www.tweettronics.com) y Trendistic (www.trendistic.indextank.com), que monitorizan cada hashtag durante un período determinado.

Dos páginas de apoyo han sido: Follow the Hashtag (www.followthehashtag.com), que analiza a los diez usuarios que más tweets escriben con un hashtag concreto y Retweet Rank (www.retweetrank.com), que facilita los datos sobre cuántos Retweets tiene cada perfil.

Por último hemos consultado el buscador avanzado de Twitter, (http://twitter.com/#!/search-advanced), que incluye algunos parámetros de búsqueda como palabras, frases, desde qué cuenta o para qué cuenta, en un período de tiempo, excluir determinados ítems, etc.

La combinación de estas herramientas tan diversas más la recopilación diaria de todos los tweets generados por los partidos políticos y por los líderes son la base para la realización del análisis.

3.2. Resultados de la investigación

Nuestro estudio del uso de Twitter se extiende desde el 8 hasta 31 de marzo de 2012. Establecemos el período de análisis tomando en cuenta el período oficial de la campaña electoral andaluza. Esta se extiende desde el viernes 9 de marzo hasta el viernes 23 de marzo inclusive. El día de reflexión es el 24 (donde casi no se observa movimiento en esta red), y se retoma el movimiento el día de la votación, domingo 25 de marzo de 2012. A pesar de terminar allí la campaña, optamos por seguir 2 semanas más, para poder observar el comportamiento post campaña.

En las tablas 4 y 5 se muestran los días más representativos. Así, se observa que durante la última semana de campaña se da un crecimiento similar, incluso menor, al que se experimenta una vez concluida la campaña, entre el 24 y 26 de marzo. A partir de la publicación de los resultados, los seguidores en Twitter se disparan, luego se produce una desaceleración. Este comportamiento se ve claramente en los tres partidos mayoritarios, mientras que en las agrupaciones minoritarias no siguen la misma progresión.

Resulta significativo como Griñán y Valderas duplican y triplican sus seguidores en el período de control posterior a las elecciones. Como analizaremos más adelante el caso del perfil de Valderas en Twitter es una singularidad que debe ser analizada con más detenimiento.

 

Tabla 4. Progresión de seguidores de los perfiles de los partidos políticos. Elaboración propia.

 

Tabla 5. Progresión de seguidores de los perfiles de los cabezas de lista. Elaboración propia

 

3.3. Análisis de las encuestas

Uno de los objetivos de este artículo es comparar los datos obtenidos de esta investigación  con los resultados oficiales y también con las distintas encuestas tradicionales que se desarrollaron. Reproducimos los datos de tres encuestas ordenadas por fechas de publicación:

 

Tabla 6. Encuestas en campaña y resultados oficiales. Elaboración propia

 

Como se observa en la tabla, todas las encuestas aciertan en la victoria final del Partido Popular, pero yerran en cuál sería la escala de la misma. Todas ellas dan a la agrupación de Javier Arenas una amplia victoria y, además, otorgan siempre a este partido la mayoría absoluta. La diferencia porcentual entre el PP y el PSOE se muestra en la tabla 7.

 

 

Tabla 7. Diferencia entra en el PP y el PSOE según encuestas y resultado final. Elaboración propia.

 

Todas las encuestas indican que el número de votos del Partido Popular es muy superior al del PSOE. Así la encuesta realizada para el diario El País llega a cifrar esta diferencia en 12,90 puntos porcentuales, mientras que la de GAD3 lo situaba en los 8,69 puntos. La realidad es que la diferencia en los resultados oficiales es de tan solo de un 1,14 puntos entre los dos partidos mayoritarios. El error que las encuestas tradicionales presentan en la diferencia porcentual entre estos es significativamente alto y oscila entre los 7,55 y los 11,76 puntos.

3.4. Análisis de los resultados

Nuestra hipótesis de trabajo consiste en mostrar un modo de predecir las tendencias electorales con el seguimiento de Twitter. Este sistema de predicción que proponemos consta de dos partes: en primer lugar una cuantitativa que se basa en el análisis del número de seguidores de los perfiles de los partidos políticos y de las cuentas de los cabezas de listas de dichas agrupaciones; en segundo lugar un análisis cuantitativo y cualitativo del impacto de los tweets y de los líderes de opinión que se crean en torno al flujo de tweets.

Para mostrar la validez de nuestro trabajo comparamos los resultados de nuestras mediciones en los días de las encuestas y, por supuesto, el día de las elecciones al Parlamento Andaluz.

Nuestro primer planteamiento es ver si de una forma cuantitativa y aplicable a otras elecciones políticas, Twitter ofrece alguna herramienta para predecir los resultados. Optamos, como se ha visto, por contabilizar los seguidores de los perfiles de los partidos políticos y de los líderes de los mismos. En ambos casos se suma el número total de seguidores y se calcula el tanto por ciento de los seguidores de cada una de las agrupaciones y de los líderes. Una vez hallados estos datos, se promedian para calcular el resultado final.

En esta operación se tiene en cuenta a los seis partidos políticos más representativos aunque, como han demostrado los estudios de Tumasjan, A., Sprenger, T.O. & al. (2010) y Deltell, L. (2012), las agrupaciones minoritarias y sin representación previa no computan para el resultado final, ya que sus bases son infinitamente más activas en las redes sociales. Sin lugar a dudas, como han mostrado todos los estudios e investigaciones la única solución de análisis es contabilizar sus datos, pero relativizar su impacto.

En una segunda fase analizamos de forma cualitativa la campaña política andaluza en Internet, cómo se comportan los partidos políticos y los cabezas de lista de los mismos. Es decir, analizamos el impacto de los tweets, las veces que fueron retwitteados, los comentarios y opiniones que generaron, los hashtag que utilizaron y las ocasiones que llegaron a ser trending topic.

3.4.1. Comparación de datos cuantitativos

Los estudios de predicción electoral y de sentimiento político por Twitter se encuentran divididos en dos grandes líneas. Por un lado encontramos los estudios de análisis del sentimiento y la emoción de los usuarios sobre los partidos políticos, que defienden investigadores como Tumasjan, A., Sprenger, T.O. & al. (2010); por otro lado, la mayoría de los estudios se basan en factor Klout, definido con anterioridad, que es una mezcla de análisis de seguidores, tweets, Retweets y menciones.

Frente a otros modelos de estudio de las intenciones de los usuarios, centramos nuestro interés solo en el número de seguidores de los partidos políticos y de los cabezas de lista de los mismos. Los demás datos obtenidos en la investigación no son despreciados, sino que los utilizamos para explicar el perfil y el modo de comportarse de los líderes de opinión.

Así, nuestros datos de seguimiento se dividen en dos bloques: primero, número de seguidores de cada partido político y segundo, número de seguidores de cada cabeza de lista. Con la suma de los seguidores de todos los partidos políticos dividido entre el número de seguidores de cada partido obtenemos la proporción de seguimiento de cada uno de partidos durante toda la campaña. Del mismo modo la suma total de seguidores de los cabezas de lista dividido entre el número total de seguidores de todos los cabezas de lista nos ofrece la proporción de cada líder político. Así se observa en la tabla 8:

 

 

Tabla 8. Proporción de los partidos políticos. Elaboración propia

 

El PSOE es el partido político con más peso en Twitter. Algo que es un reflejo de la sociedad, en esta comunidad autonómica la presencia del partido socialista es tradicionalmente mayoritaria. También se observa un crecimiento del PP e IU durante los días de la campaña.

La tabla de los perfiles de los seguidores de las cabezas de lista se expresa en términos distintos.

 

 

Tabla 9. Proporción de los cabezas de lista de los partidos políticos. Elaboración propia

 

Javier Arenas es el cabeza de lista más seguido, la diferencia sobre el candidato del PSOE, Griñán, es amplia. Hay una anomalía en el caso del líder de IU en Andalucía, Diego Valderas, que tiene un porcentaje muy inferior a la media. Al tratarse de una clara singularidad de la muestra será estudiada más adelante.

Para obtener un método de predicción promediamos el tanto por ciento de los seguidores de los partidos políticos con el de los cabezas de lista. Este resultado ofrece la predicción de votos en tanto por ciento.

 

 

Tabla 10. Proporción de los cabezas de lista de los partidos políticos y partidos políticos. Elaboración propia

 

En la tabla 11 comparamos la predicción de nuestro estudio con las la encuestas tradicionales y con  los resultados oficiales.

 

Tabla 11. Comparación encuestas, medición Twitter y resultados de las elecciones. Elaboración propia

 

Como se observa en la tabla de comparación de resultados de las elecciones, los análisis  propios elaborados a partir de Twitter reflejan mayor cercanía a los resultados finales que las encuestas tradicionales. Así, utilizando el análisis de los seguidores de este sito web y el flujo de tweets se predice con mayor proximidad el resultado del Partido Popular (40,48% en Twitter y un resultado real del 40,66%) y del PSOE (36,31% en Twitter y un resultado real del 39,52%).

Lo más interesante de nuestra metodología es que nuestro análisis es el único que detecta que el Partido Popular no obtiene la mayoría absoluta y que, además, la diferencia entre PP y PSOE es mínima (3 puntos porcentuales).

Sin embargo, Twitter no permite predecir el resultado de los partidos más pequeños UPyD, IU, eQuo y PA. Como se había explicado anteriormente, las redes sociales no pueden predecir los resultados de los partidos minoritarios ya que sus bases y simpatizantes son muy activos tecnológicamente. Por lo tanto, Twitter no podría utilizarse como un sistema para predecir resultados sino solo tendencias políticas.

3.4.2. Una singularidad de la muestra: el caso de Diego Valderas

Nuestra metodología para predecir los resultados y la tendencia por Twitter, pero fracasan seriamente en la intención de votos de IU. El problema de este error es una singularidad política: el caso de Diego Valderas. El cabeza de lista de IU en Andalucía tiene un perfil anormalmente bajo y discreto. Así, si se estudia la proporción que le correspondería, según Twitter, a IU como partido político (Tabla 8) observamos que a dicha agrupación le correspondería un 12,02% de los seguidores totales. Dato que se aproxima casi exactamente al resultado oficial 11,34%  de los votos.

El perfil de Diego Valderas es significativamente bajo por diversos motivos: primero porque es de creación más reciente que el del resto de candidatos (se creó el 25 de enero de 2012), segundo porque fue menos activo políticamente, alguno de sus tweets son de carácter personal y familiar, y tercero porque no se generó ningún debate o propuesta desde Twitter. Es de suponer que la actividad de este político en este sitio web durante los siguientes meses equilibrará su perfil a lo que le corresponde dentro de la política andaluza. Revisado su perfil el 18 de mayo de 2012, su número de seguidores ha ascendido notablemente a 4.107. Es decir, se corresponde con la actividad del perfil de IU en Twitter.

3.5. Análisis de los días de control

Uno de los datos más sorprendentes que ofrece el seguimiento de la política andaluza durante la campaña electoral y los días de control en Twitter, es la baja participación y el escaso activismo político en este espacio de microblogging de la sociedad andaluza.

Así durante la campaña electoral ningún tema político llegó a ser trending topic. Las estrategias comunicativas de las organizaciones y los cabezas de lista fracasaron en su intención de motivar al electorado en Twitter. Durante la campaña sorpresivamente existió una cierta pasividad social. Frente al activismo político que describen González Mendoza, V. y Petersen, M.D. (2010), en esta campaña se percibe una gran apatía.

Solo un político andaluz fue trending topic durante la campaña. Javier Arenas fue entrevistado en el programa de radio Hoy por Hoy de la cadena Ser (1). El presentador Carles Francino le realizó una batería de preguntas sobre el debate electoral televisado, al que Arenas no había acudido por considerar que las reglas de este se habían cambiado injustamente. El líder del Partido Popular de Andalucía, se mostró molesto por las preguntas y, sobre todo, por la insistencia de Francino. Esta actitud generó un debate en Twitter que se convirtió en trending topic nacional. La mayoría de los usuarios (el 76%) reprochaban o criticaban al líder del PP su actitud.

Esta bajísima actividad durante la campaña electoral contrasta con una actividad mayor los días posteriores a las elecciones. En ese momento se sucedieron los trending topics sobre la política andaluza. La popularidad en Twitter de los tres partidos mayoritarios andaluces y los cabezas de lista de los mismos subió enormemente. En solo dos días, el aumento fue mayor que el que se había experimentado durante el período oficial de la campaña, datos que se reflejan en las tablas 4 y 5.

4. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

En este artículo mostramos las conclusiones de una investigación realizada para predecir la tendencia electoral mediante Twitter. El modelo propuesto se presenta más acertado que las encuestadas tradicionales para calcular la tendencia de voto de los partidos mayoritarios.

Todas las encuestas tradicionales que se realizaron durante la campaña electoral se equivocaron en sus predicciones con un error del 8,69 al 13,30 puntos porcentuales entre los dos grandes partidos, sin embargo utilizando nuestro modelo basado en Twitter el error es de 3,01 puntos porcentuales. Los datos obtenidos en este estudio predicen de una forma más clara los resultados finales del PP y del PSOE. Sobre todo nuestra investigación muestra que el PP no lograría la mayoría absoluta en la Junta de Andalucía, algo que, sin embargo, repitieron todas las encuestas.

Este modelo presenta dos singularidades importantes que hay tener presentes para siguientes investigaciones y que impiden desarrollar plenamente un modelo de predicción electoral: el primero de ellos, estudiado ya por analistas anteriores, es que no se puede predecir cuál es la verdadera intención de voto de los partidos minoritarios (IU y PA) y en especial este error aumenta considerablemente con las agrupaciones jóvenes y recientes (UPyD y eQuo); el segundo aspecto es que algunos políticos, pueden hacer un uso desafortunado de Twitter y eso perjudica el valor de su partido en la predicción.

Sin embargo, nuestro modelo de estudio plantea soluciones para estas singularidades. Este trabajo no solo estudia los datos cuantitativos que ofrecen un determinado tanto por ciento en intención de voto, sino que también revela datos cualitativos significativos. Así, era fácil compensar y explicar las singularidades que se plantearon en nuestro estudio.

Esta investigación permite mostrar cómo Twitter refleja la tendencia y el sentimiento políticos de la sociedad. La baja participación de la sociedad andaluza en la campaña, la casi nula actividad en los temas centrales del debate evidencia que el electorado se encontraba desmotivado y que ninguno de los dos grandes partidos supo conectar con su base social de una forma significativa.

5. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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Breve semblanza de los autores

Luis Deltell
Profesor Contratado Doctor de la Universidad Complutense de Madrid. Departamento de Comunicación Audiovisual y Publicidad 1. Visting Scholar de la Universidad de Stanford (California curso 2008-2009). Ha publicado artículos de investigación sobre redes sociales y estética de la imagen audiovisual. Además es guionista y director de cine.

Florencia Claes
Investigadora de la Universidad Complutense de Madrid. Realiza su doctorado sobre redes sociales en el Departamento de Comunicación Audiovisual y Publicidad 1 de la Facultad de Ciencias de la Información. Ha participado en diversos congresos internacionales con comunicaciones sobre el uso de Internet y las TICs. Trabaja en el Grupo Globomedia

José Miguel Osteso López
Licenciado en Comunicación Audiovisual por la Universidad Complutense de Madrid. Investigador externo, experto en TICs y redes sociales. Ha publicado diversos artículos de investigación y ha participado como comunicante y colaborador en congresos internacionales sobre tecnología audiovisual. Es realizador audiovisual.

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