Examinando la relación entre el nivel de audiencia y Twitter: El caso de Mundos Opuestos

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Presentación en base a mi Tesis sobre la relación entre el Nivel de Audiencia de un programa de TV y las Conversaciones de este en Twitter. La tesis completa la pueden encontrar acá: http://www.tesis.uchile.cl/bitstream/handle/2250/111105/Tesis%20Rodrigo%20Rojo.pdf?sequence=1

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Examinando la relación entre el nivel de audiencia y Twitter: El caso de

Mundos Opuestos

Rodrigo Rojo PizarroJunio 2013

Ficha Técnica

• Analizar la relación existente entre el nivel de audiencia de un programa de televisión y el nivel de conversaciones en Twitter relacionados a dicho programa

Objetivo:

• Correlación• Variable 1: N° Tweets diarios• Variable 2: Rating Promedio transmisión diaria

Estudio Cuantitativo

• 15 de Enero a 27 de junio 2012• 129 Transmisiones

Periodo de Tiempo:

Midiendo TwitterPersonas

Followers

Following

Menciones

RT

Eventos

Popularidad

Sentimiento Emoción

Influencia (Q de

Personas)

IMPORTANTE- Palabras Clave

- Hashtag #- Naturaleza de lo

Medido

Mundos Opuestos

* Output Radian6 – Abril 2012

Palabras Claves Mundos Opuestos

#MundosOpuestos#MO

Mundos OpuestosMundosOpuestos

= 2.090.980 tweets

Rating Mundos Opuestos Rating Promedio (%) Desviación Estándar

SexoHombres 7,3 1,3

Mujeres 12,2 1,6

GSE

ABC1 7,3 1,4

C2 10,3 1,7

C3 11,8 1,7

D 9,0 1,4

Edad

4 a 12 años 7,1 1,5

13 a 17 años 10,4 2,4

18 a 24 años 9,8 2,4

25 a 34 años 11,2 2,1

35 a 47 años 10,3 1,7

50 a 64 años 10,6 1,6

64 o + años 8,9 2,1

Plataformacon TV de Pago 8,9 1,3

sin TV de Pago 11,6 1,6

Total 9,9 1,3

Promedio Tweets Mundos Opuestos

Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado Domingo

Tweets 19875 17317 17736 17143 8851 3646 13175

2500

7500

12500

17500

22500

Twee

ts P

rom

edio

Flujo de Tweets Mundos Opuestos

15-01-2012 07-02-2012 01-03-2012 26-03-2012 17-04-2012 07-05-2012 27-05-2012 15-06-20120

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

Canti

dad

de T

wee

ts

Flujo Tweets y Rating Mundos Opuestos

1/15/2

012

1/20/2

012

1/25/2

012

1/30/2

012

2/4/2

012

2/9/2

012

2/14/2

012

2/19/2

012

2/24/2

012

2/29/2

012

3/5/2

012

3/10/2

012

3/15/2

012

3/20/2

012

3/25/2

012

3/30/2

012

4/4/2

012

4/9/2

012

4/14/2

012

4/19/2

012

4/24/2

012

4/29/2

012

5/4/2

012

5/9/2

012

5/14/2

012

5/19/2

012

5/24/2

012

5/29/2

012

6/3/2

012

6/8/2

012

6/13/2

012

6/18/2

012

6/23/2

0120

20000

40000

60000

80000

100000

120000

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

Cantidad de Tweets y Rating Total por Día de Emisión

Tweets Rating % Total

Correlación Mundos OpuestosTotal Tweets

Variable Correlación de Pearson Sig. (bilateral)

Total Rating (%) 0,547 ,000

Rating (%) 4 a 12 0,477 ,000

Rating (%) 13 a 17 0,567 ,000

Rating (%) 18 a 24 0,501 ,000

Rating (%) 25 a 34 0,426 ,000

Rating (%) 35 a 49 0,477 ,000

Rating (%) 50 a 64 0,141 ,110

Rating (%) 65 a 99 -0,188 ,033

Rating (%) ABC1 0,450 ,000

Rating (%) C2 0,371 ,000

Rating (%) C3 0,506 ,000

Rating (%) D 0,444 ,000

Rating (%) Hombres 0,613 ,000

Rating (%) Mujeres 0,384 ,000

Rating (%) Con TV de Pago 0,519 ,000

Rating (%) Sin TV de Pago 0,459 ,000

Implicancias

Audiencia

• Duplicación de audiencias (TV y Twitter)• Métrica de Reacción

• N° Reacciones Sociales VS N° Auditores

Twitter

• Reflejo Social• Mecanismo de «interacción» con TV• Instantaneidad

Reflexión

¿Twitter como Proxy de la Audiencia?

¿Qué es lo que mide Twitter?

¿Qué sucede ante Programas de

Baja Audiencia?

¿Cómo Identificar las

Palabras Clave?