Una característica conocida de las redes sociales es que la gente parecida tiende a atraerse: Dios los cría y ellos se juntan.
Así que una pregunta interesante es si estos parecidos hacen que la gente se comporte de la misma forma en línea, si pueden conducir a comportamientos de manada o rebaño, por ejemplo.
Ayer supimos de un interesante estudio de este fenómeno gracias al trabajo de Rui Fan y sus compañeros en la Universidad de Beihang (China). Estos investigadores han comparado cómo tuits etiquetados con emociones específicas influyen a otras personas en la red.
Y su conclusión es sorprendente. Afirman que los resultados demuestran claramente que el enfado es más influyente que otras emociones como la alegría o la tristeza, un descubrimiento que podría tener implicaciones significativas para nuestra comprensión de cómo se difunde la información a través de las redes sociales.
Los investigadores consiguieron sus datos de Weibo, un servicio al estilo de Twitter que es tremendamente popular en China. En apenas cuatro años, ha atraído a más de 500 millones de usuarios, que suben unos 100 millones de mensajes diarios.
Durante seis meses en 2010, Rui y compañía recogieron unos 70 millones de tuits de 200.000 usuarios y construyeron una red social en la que los usuarios están enlazados si interactúan mutuamente mandándose mensajes los unos a los otros o retuiteando los tuits del otro, por ejemplo.
Para asegurarse de que solo estudiaban a personas que estuvieran fuertemente relacionadas, Rui y compañía solo incluyeron a las personas que tuvieron más de 30 interacciones durante el periodo de prueba.
A continuación, determinaban el sentimiento de cada tuit en su base de datos analizando los emoticonos que contenían. Los dividieron en cuatro categorías: alegría, tristeza, ira o asco.
Finalmente estudiaron los sentimientos difundidos por la red. Por ejemplo, si una persona enviaba un tuit de enfado, ¿qué probabilidad había de que el receptor también retransmitiera el mismo sentimiento y así sucesivamente?
Los resultados son sorprendentes. Cuando se trataba de tristeza o asco, Rui y compañía encontraron muy poca correlación entre usuarios. La tristeza y el asco no se diseminan fácilmente por la red de esta forma. Hallaron una correlación mayor entre los usuarios que tuitearon mensajes de alegría.
Pero con diferencia, la correlación mayor se daba entre los usuarios enfadados. Rui y compañía afirman que la ira influye mucho en el barrio en el que aparece, diseminándose, de media tres saltos o grados. "La ira tiene una correlación sorprendentemente más alta que otras emociones", afirman.
Esto tiene implicaciones significativas. Una de las más importantes es que es más probable que la ira se difunda rápidamente y de manera generalizada por una red.
Y Rui y compañía lo confirmaron al estudiar el contenido de muchos de los tuits enfadados que habían recogido. Afirman que parece haber dos tipos de sucesos que disparan los mensajes de ira.
El primero son los conflictos entre China y otros países, como las actividades militares de Estados Unidos y Corea del Sur en el Mar Amarillo, o una colisión en septiembre de 2010 entre un barco chino y uno japonés.
El segundo son los problemas sociales inte os como la seguridad alimentaria, la corrupción de las administraciones y la demolición de casas para la reubicación de la población, todos ellos temas candentes en China. "Esto puede explicar por qué los eventos relacionados con los problemas sociales se propagan extremadamente rápido en Weibo", explican Rui y compañía.
Evidentemente sería interesante ver si se puede observar el mismo efecto en las redes occidentales como Twitter. Es algo que debería ser relativamente fácil de averiguar dado el interés creciente por el análisis de sentimientos y las herramientas cada vez más eficaces disponibles para llevarlo a cabo.
La moraleja de la historia es que cuando se trata de difundir información, la ira es más potente que otras emociones.
Si quieres dar a conocer tu mensaje, libera esa ira interior.
Ref: arxiv.org/abs/1309.2402: La Ira es Más Influyente que la Alegría: Correlación de Sentimientos en Weibo