Las smart mobs como generadores de big data: la inteligencia colectiva al servicio de la innovación social.

1 Introducción
En las últimas décadas se registra un incremento y desarrollo de movilizaciones y acciones sociales organizadas, mediadas, narradas y coordinadas a través de las tecnologías de la información y de la comunicación. La conocida como “la batalla de Seattle” en 1999, con una protesta masiva a propósito de celebración de una cumbre de la Organización Mundial del Comercio (OCM), se suele señalar como referente y punto de inflexión en “el uso de las TIC como instrumento de movilización” (Díaz; Candón, 2014). En aquella ocasión se emplearon “los móviles para coordinarse según una estrategia de enjambre (swarming)” (Lasén; Martínez de Albéniz, 2008). Los SMS también tuvieron un papel protagonista en el fin del mandato del presidente Estrada en Filipinas en 2002 o en la llamada ‘Revolución Naranja’ de Ucrania (González, 2013, p. 960). Los dispositivos móviles fueron también la plataforma utilizada para convocar las protestas que tuvieron lugar en España el 13 de marzo de 2004 tras los atentados sufridos dos días antes. Los servicios de mensajería corta que estos dispositivos permitían por aquel entonces se presentaron como una vía útil y rápida para llegar a círculos más amplios y este sistema fue entonces “elegido por su capacidad para articular redes de confianza, en las que el mensaje es avalado por la persona que lo envía” (López, 2006).

Después de aquellas primeras experiencias y discurriendo en paralelo con las nuevas posibilidades comunicativas se asiste a una eclosión de movimientos que emplean nuevos servicios comunicativos dando muestra “de un cambio sustancial en las dinámicas dialécticas” (Guerrero; Jurado, 2012, p. 92). En 2009, otra plataforma de mensajes breves, Twitter, mostró su utilidad como medio y vía para organizar las movilizaciones tanto en las protestas moldavas contra el fraude electoral (Stack, 2009) como en la conocida ‘Revolución Verde’ desencadenada tras las elecciones iraníes dado que esta plataforma permitió superar las restricciones impuestas a otras formas de comunicación (Sullivan, 2009).

“The Protester, person of the year 2011”, con este titular la prestigiosa revista Time reconocía la trascendencia de la eclosión de las movilizaciones sociales que se habían ido sucediendo en los meses anteriores y que se registraron en distintas partes del mundo. La ‘Primavera árabe’ (en Oriente Medio y algunos puntos de África septentrional), el ’15-M’ en España y el movimiento ‘Occupy Wall Street’ en EEUU son eslabones destacados en esta concesión.

Se trata en cualquier caso de movimientos que responden a imaginarios, procesos y motivaciones diferentes que van desde iniciativas que reclaman el derecho a una vivienda digna, pasando por las que transmiten la insatisfacción contra un poder político o gobierno e incluso aquellas que se muestran críticas contra la globalización del sistema. Pero no todos estos fenómenos sociales surgen, evolucionan o generan efectos positivos (Cobo, 2006). Howard Rheingold, experto en comunidades virtuales, identifica peligros relacionados con la propia intencionalidad del movimiento y el riesgo de que este se convierta en turba, como ocurrió en Nigeria con los disturbios producidos contra el certamen de Miss Mundo en 2002 o los ataques racistas coordinados a través del SMS en 2005 en Australia (Gonzalo, 2008).

Pero en todos estos casos se encuentra como “nexo de unión el uso de las tecnologías y la presencia y la participación ciudadana” (Pérez, 2013, p. 1014) sin que ello suponga caer en el error de confundir la utilidad de estas herramientas “con la movilización misma” (López García, 2012, p. 12).

2 Las multitudes inteligentes y su presencia en espacios de comunicación digital
Las movilizaciones denominadas smart mobs o multitudes inteligentes, según el término acuñado por Reinghold (2004), se definen como:

“grupos de personas que emprenden movilizaciones colectivas –políticas, sociales, económicas– gracias a que un nuevo medio de comunicación posibilita otros medios de organización, y lo hacen a una escala novedosa (…) Según Reinghold (2004), un nuevo código y un nuevo canal comunicativo, junto con nuevos modos de utilización de los dos sistemas, suponen nuevas oportunidades” (Sanz-Martos, 2014).

Las prácticas comunicativas que persiguen finalidades transformadoras se pueden encontrar desde tiempos ancestrales (Barranquero, 2009, p. 3-4). Por otra parte las movilizaciones sociales suponen la preexistencia de una situación de tensión o insatisfacción que llevan hacia una acción colectiva cuyas manifestaciones pueden reconocerse a lo largo de la historia. Sixto García (2013, p. 60), citando a Tilly (1978), subraya que las “las rutinas de acción colectiva (…) son productos culturales que, aunque son difíciles de cambiar, evolucionan”. En este sentido los ciudadanos han sido capaces de integrar las potencialidades que ofrece la tecnología para gestionar de forma más eficaz la organización y la propagación de su mensaje. Sin embargo su empleo imprime algunas características al movimiento. Por ejemplo, Manuel Castells (2011), a propósito de la revolución tunecina indica que, sin el empleo de la tecnología, ésta no hubiera adquirido ciertas singularidades como el carácter espontáneo o la ausencia de líderes individuales en contraste con el gran protagonismo alcanzado por grupos de estudiantes y profesionales.

En esta evolución y tras la irrupción y desarrollo de la 2.0 que tiene como protagonista al usuario (Van Der Henst, 2005), las iniciativas sociales y de acción colectiva ha ido asumiendo el uso de social media. Estos no pueden considerarse un medio más para la comunicación sino que han desempeñado un papel clave en la subjetivación y organización del cuerpo social. Ello es así debido a “la propia estructura reticular en que tiene lugar y encuentra en su propia procedimentalidad la manera de satisfacer sus propias exigencias organizativas” (Viejo, 2012).

Las movilizaciones han ido adoptando distintos recursos y herramientas aprovechando sus singularidades y capacidades. Así, han empleado desde plataformas más populares hasta otras propias o ajenas a intereses comerciales. En el caso de la ‘Primavera árabe egipcia’ donde “Facebook servía como herramienta interna de movilización y Twitter era el instrumento para la información global” (González, 2012, p. 953). El ’15M’ empleó no sólo estas dos plataformas sino que también se caracterizó por usar la red libre N-1 y algunas webs como tomalaplaza.net. También se observa la combinación de múltiples espacios de comunicación en la iniciativa Plataforma de Afectados por la Hipoteca (PAH). Aunque surgida en Barcelona en 2009, pronto se han creado diferentes plataformas distribuidas a lo largo de la geografía española donde cuentan con 266 nodos (PAH, s.f.) Al blog desarrollado en WordPress y los canales genéricos que la PAH usa en Facebook, Twitter y YouTube, hay que añadir los diferentes espacios que han desarrollado las plataformas de acción local.

La iniciativa ciudadana Podemos, por su parte, ha creado su espacio en la plataforma Reddit, la Plaza Podemos. Este agregador social permite el desarrollo de espacios de participación denominados círculos y se ha convertido en España en el espacio más popular que desarrollado en este espacio pues sólo en su primer mes de creación contó con 245.508 visitas únicas (El Asri, 2014)2. La iniciativa también completa esta presencia con su canal en Facebook y el perfil que mantiene activo en Twitter, @ahorapodemos, donde suma más de 463.000 seguidores.

Todos estos social media permiten una participación más horizontal y rompen la unidireccionalidad del mensaje. Además, la descentralización se completa con el uso de hashtags que abren la comunicación más allá de los espacios propios. Así, por citar algunos ejemplos, a los más de 16.000 tweets publicados por @ahorapodemos o los cerca de 444.000 publicados entre los diferentes perfiles que la PAH ha creado en Twitter3, habría que sumar los miles de mensajes que publican los usuarios a través de hashtags relacionados con estos movimientos como #Asambleaciudadana o #stopdesahucios, #alquilersocial, #obraSociallaPAH, entre otros.

Algunas de estas etiquetas reflejan el máximo exponente de participación en momentos puntuales llegándose a convertir en trending topics mundiales. En movilizaciones como la del ’15M’ se observa cómo se iban generando nuevos hashtags cada cierto tiempo (por ejemplo: #spanishrevolution, #nonosvamos, #democraciarealya…) permitiendo beneficiarse de la propia lógica que sigue el algoritmo que emplea el sistema y colando así varias etiquetas en este listado de las más empleadas (Rodríguez, 2011).

Los medios sociales se convierten también en canales desde los que narrar las movilizaciones e incluso su impacto supera al de los medios convencionales. Así, un estudio realizado por García de Torres, Martínez-Martínez y Prósper (2013, p. 907-908) sobre los 10 videos más populares sobre la #primaveravalenciana publicados en Youtube muestra que el visionado de estos supera, en conjunto, los dos millones y que se alcanzaba una media de 607,8 comentarios por vídeo, cifra muy superior a la registrada de media al día en la edición digital de un diario como La Vanguardia donde la cifra se sitúa en los 66,9 comentarios (Ruiz et al., 2010).

3 Multitudes inteligentes e inteligencia colectiva, un binomio que se retroalimenta a través del big data
Existen autores escépticos con las capacidades de los medios sociales en tanto que entienden que tras ellos se presentan conexiones de lazos débiles y conllevan una falta de jerarquía4 que puede restar implicación y gestión estratégica a la movilización (Gladwell, 2010). No obstante, su utilidad y empleo es innegable, según se ha observado, tanto por seguimiento, implementación y adecuación a objetivos perseguidos.

Tanto por el número de mensajes intercambiados y generados como por las propias interacciones generadas, estas multitudes inteligentes o movilizaciones conectadas y estructuradas a través de las TICs se convierten en objeto del fenómeno conocido como big data. Este se define por las colecciones de datos estructurados y no estructurados, en diferido o tiempo real, y sus características en términos de volumen, velocidad, variedad y el valor de los datos (Bowdenn, 2014; Russom, 2011; Zaslasvky, Perea, Georgakopoulos, 2012).

Si hasta ahora se han visto las posibilidades de inmediatez y la dimensión en la generación de contenidos y seguimiento de los mensajes publicados a través de diferentes plataformas y canales, es precisamente el valor lo que ofrece un elemento distintivo que permite avanzar de lo meramente cuantitativo a lo cualitativo, es decir, de la cantidad a la calidad. En definitiva, permite “descubrir conocimiento” a partir del análisis de los datos (De la Rosa; Martínez-Gasca, 2007, p. 7). Se avanza así hacia la extracción de inteligencia que en este caso procede de la actuación de una multitud. Esto remite a otra idea clave en el desarrollo de la web 2.0 como es el aprovechamiento de la inteligencia colectiva (O’Reilly, 2005). Para Lévy (2004, p. 20), uno de los principales referentes en su estudio, esta consiste en “una inteligencia repartida en todas partes, valorizada constantemente, coordinada en tiempo real, que conduce a una movilización efectiva de las competencias”.

Estos movimientos sociales se aprovechan de la inteligencia de las partes con un funcionamiento que respondería al comportamiento de cooperación que ya Kropotkin (1888) observaba en el reino animal y que se da en paralelo a una situación de conflicto donde la unión hace al grupo más competitivo. En el contexto digital, la condición de compartir propia del ser humano ha sido bautizada por Isaac Mao (s.f.) como Sharismo. Las aplicaciones sociales permiten comunicar e intercambiar contenidos que se ponen al servicio de otros y, cuantos más individuos se conectan, mayor es el efecto creativo. “La inteligencia colectiva es un proceso de crecimiento, de diferenciación y reenvites mutuos a las singularidades” (Sanz-Martos, 2012, p. 22) que permite avanzar de la información al conocimiento (Figura 1).

Figura 1: Pilares de la acción de la inteligencia colectiva Fuente: Elaboración propia a partir de la definición de Lévy (2004)

Figura 1: Pilares de la acción de la inteligencia colectiva
Fuente: Elaboración propia a partir de la definición de Lévy (2004)

A través de estas iniciativas y movilizaciones sociales el ciudadano ha aprendido nuevas formas de organizarse. Al margen de contribuir a la alfabetización digital (de hecho algunos de estos movimientos incluyen manuales y recomendaciones para saber utilizar distintas plataformas de comunicación social), actúan como comunidades de aprendizaje donde los veteranos enseñan a los nuevos activistas. A su vez, también pueden comportarse como comunidades de práctica donde los profesionales pueden adquirir experiencia prestando sus servicios al resto de miembros. La PAH, por ejemplo, consciente de configurar un espacio de aprendizaje, ha decidido lanzar su propia escuela donde compartir herramientas y conocimientos adquiridos (Lavanguardia.com, 2014).

En este sentido, el análisis del big data puede contribuir a detectar tendencias, ideas construidas y saberes compartidos por esa inteligencia colectiva. Ello facilitaría la reutilización de esa información para incrementar el conocimiento del conjunto del colectivo. Con ello se contribuye a reforzar el movimiento de tal modo que la multitud inteligente y la inteligencia colectiva se retroalimenten gracias al aprovechamiento del big data.

Figura 2: Representación visual de la conexión y posibilidades de retroalimentación de las multitudes inteligentes y la inteligencia colectiva por medio del big data Fuente: Elaboración propia

Figura 2: Representación visual de la conexión y posibilidades de retroalimentación de las multitudes inteligentes y la inteligencia colectiva por medio del big data
Fuente: Elaboración propia

4 El estudio del big data producido por smart mobs
Martínez-Martínez y Lara-Navarra (2014, p. 578) en un artículo sobre el social big data destacan la complejidad para el análisis que se deriva de propia naturaleza de las interacciones y el valor específico que alcanza cada nodo. Asimismo concluyen que “existen muchos interrogantes sobre la gestión y generación de conocimiento a partir del social media data y las herramientas o soluciones de analítica y medición existentes son parciales y no están exentas de sesgos” (Martínez-Martínez; Lara-Navarra, 2014, p. 579). En este contexto, son varios los estudios realizados que analizan el big data producidos por smart mobs. Estos en ocasiones son trabajos aislados que se centran en los datos generados por el uso de una sola herramienta o limitados al análisis de uno o varios factores de un movimiento.

El estudio realizado por el Instituto Universitario de Investigación Biocomputación y Física de Sistemas Complejos de la Universidad de Zaragoza, en colaboración con Cierzo Development, se ha centrado en analizar la generación de contenidos y pautas de conexión entre los participantes del ’15M’. Su análisis ha permitido profundizar en la forma de organización y la evolución de la red así como reconocer el perfil de los usuarios más activos. Por otra parte, la investigación realizada en torno al movimiento Occupy Wall Street desarrollada por Conover et al. (2013) se ha encargado de analizar aspectos como el compromiso, los intereses y la conectividad social de los participantes así como la evolución de estos antes, durante y después de que se produjera la movilización.

La correlación entre la evolución del sentimiento y la opinión expresada por los perfiles influyentes fue analizado por Choudary et al. (2012) a través del estudio de los tweets publicados durante la revolución egipcia de 2011. Varol et al. (2014), por su parte realizan un estudio sobre el movimiento Gezi Park en Turquía. Para ello practican un análisis sobre millones de tweets publicados entre mayo y junio de 2013. Su investigación se centra en reconocer la naturaleza espacio-temporal de los mensajes, las características y roles de los usuarios que intervienen así como su evolución. En ambos estudios se apunta el interés por comparar patrones seguidos en estas smart mobs frente a los que se siguen en otros ámbitos, temas o discusiones mantenidas en Twitter.

El grupo @Datanalysis15m ha manifestado la dificultad de comprender el comportamiento colectivo de un movimiento complejo como el 15M. De hecho en su estudio combinan diferentes métodos como aquellos que incluyen el análisis de emociones, de estructura red, de las migraciones en los hashtags empleados y de fractalidad y multifractalidad (Toret, 2013, p. 13). En algunos casos se trata de modelos experimentales que permite aprovechar las nuevas posibilidades que brinda la ingeniería de datos.

En el trabajo desarrollado por @Datanalysis15m se destacan las limitaciones propias del estudio para “hacer análisis multicapa (…) y no haber trabajado la capa de contenidos y/o propuestas del 15M, al estar más centrados en su dimensión funcional, tecnológica, emotiva y organizacional” (Toret, 2013, p. 138). Precisamente el análisis de la capa del contenido resulta esencial para poder detectar la información transmitida o los saberes compartidos y contribuir a partir de sus resultados al reaprovechamiento de la inteligencia colectiva. Este análisis, combinado con el estudio del contexto entorno y funcionamiento, permitirá a su vez proponer soluciones que permitan dar respuesta a nuevos problemas e incluso trasladar su aplicabilidad a nuevos contextos.

Tal y como se ha observado, se hace necesario profundizar en el desarrollo de métodos y herramientas que faciliten la investigación del big data generado por los smart mobs y favorecer la combinación de diferentes tipos de estudios. Además de practicar análisis escalables y multicapa aplicables a los distintos tipos de canales empleados que permitan abarcar la complejidad del fenómeno, la fijación de unos métodos estandarizados permitirá realizar estudios comparativos y longitudinales que permitan ver la evolución y las singularidades en la organización y uso de los social media por parte de las smart mobs pudiendo así detectarse las prácticas y modelos más eficientes. Ello permitirá poner la inteligencia colectiva al servicio de la innovación social.

5 Conclusiones
La acción colectiva evoluciona adaptando nuevas formas de comunicación y se aprovecha de las oportunidades que brinda la tecnología hasta conformar multitudes conectadas o smart mobs. Estas encuentran acomodo en los social media y con su empleo se impriman de características singulares que condicionan desde su forma de estructuración como su actuación.

La extracción de inteligencia a partir del análisis de los datos generados tanto por las interacciones como por los contenidos generados podría contribuir al desarrollo e incremento de la inteligencia colectiva y repercutir de forma directa en la evolución y enriquecimiento de la smart mob. Se pone así de relieve la importancia de su estudio tanto por la información específica que pueden transmitir los distintos nodos pero también por el uso singular que hacen del social media para su organización y transmisión del conocimiento.

Este análisis se enmarca en el fenómeno del big data, la ingeniería de datos, si bien los estudios desarrollados y las técnicas de medición existentes presentan todavía limitaciones para abarcar el estudio de la complejidad de este tipo de movimientos e incluso para realizar análisis comparativos que permitirían detectar modelos que hagan más efectiva la retroalimentación y conexión entre big data, multitudes inteligentes y la inteligencia colectiva. Es necesario avanzar en la línea de la experimentación de nuevos métodos y la combinación de técnicas y análisis para poder avanzar en su estudio.

Investigaciones en esta dirección permitirán detectar y desarrollar nuevas metodologías más apropiadas, que se complementen con la profundización que aporta el análisis cualitativo. Además, dado el contexto y objeto de análisis, contribuirán a la transformación e innovación social pues por un lado facilitarán la identificación de las prácticas más efectivas, la anticipación de nuevas problemáticas y la presentación de soluciones ante nuevos desafíos.

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Notas
1 Sólo se han incluido aquellos canales que permanecían activos y accesibles en el momento de hacer el análisis (diciembre 2014)

2 Las estadísticas de la Plaza Podemos no son públicas. En este sentido existe una petición del propio usuario, presentada el 23 de noviembre, tal y como se puede consultar en [URL] https://www.reddit.com/r/podemos/comments/2n5nhq/propuesta_para_que_se_hagan_p%C3%BAblicas_las/

3 Cifras correspondientes al periodo del 12 al 15 de diciembre de 2014

4 El sociólogo Granovetter ha sido uno de los referentes del estudio del poder de unión de los lazos débiles. Su definición sobre lo que se entiende por la fuerza de un vínculo interpersonal es muy ilustrativa para entender los distintos tipo de lazos posibles: “the strength of a tie is a (probably linear) combination of the amount of time, the emotional intensity, the intimacy (mutual confiding), and the reciprocal services which characterize the tie” (Granovetter, 1973, p. 1361).

http://bid.ub.edu/es/34/sanz.htm

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