lunes, 17 de octubre de 2011

¡Los UnLikes no me gustan!

Días atrás revisando el desempeño de un fanpage que mostraba tasas de crecimiento desusualmente positivas que, a su vez, tenía tasas de Unlikes desusadamente altas, de acuerdo a mis parámetros históricos, surgió en mi cabeza un hipótesis que quise comprobar en las FP de empresas, marcas o instituciones costarricenses.

Me persigue la duda si los resultados obtenidos serán un comportamiento generalizado, pues mucho de el dependera de la penetración, tasas de uso, etcétera que tenga Facebook en los diversos países y con esta reflexión surge una nueva hipótesis, ¿mayor madurez en FB en los mercados implicaría una mayor tasa de UnLikes hasta que alcance a su estabilización?

La investigación se realizó con el proposito de responder a las siguientes necesidades:

A. Datos y explicaciones sobre el comportamiento de los UnLikes durante el 2011 de una muestra de Fanpages (FP) de marcas y empresas costarricenses en Facebook (FB)

B. Obtener parámetros para el benchmarking del comportamiento de la tasa de UnLikes en las FP de FB.

El problema investigativo podría definirse así: ¿Cuáles podrían ser las posibles implicaciones de una tasa de UnLikes que crece a mayor ritmo de la tasa de Likes en los FP costarricenses en FB y cuáles son las posibles razones que explican ese comportamiento?

Para ello, invité a participar a diferentes agencias digitales y medios de comunicación que administran FP. Se obtuvieron datos de 57 FP que en conjunto acumulan 685.003 Fans al 9/Oct/2011. El promedio de Me gusta por FP es de 12.018.

Es importante que tomen en consideración que si bien es cierto el número de usuarios reportado por FB a esa fecha es de 1.526.540 y que los fans de este trabajo representan el 44%, considerando que existen fans no costarricenses y hay duplicaciones (es decir una persona puede estar suscrita a varios FP), se ha estimado que la representación es de 25% del universo, considerando una tasa de fans costarricenses de 90%, sin incluir ningún factor específico de ajuste a las duplicaciones. El cálculo del alcance es una estimación probabilística.

Para observar tendencias es necesario acumular datos en el tiempo y en número, no usar datos puntuales, aun cuando estos sean subtotalizdos. La gráfica de abajo muestra la tendencia de la tasa de UnLikes por día totalizados por tres criterios, percentiles, administradores y carga de datos, por día. Como pueden observar mientras más puntual sea el dato mayor variabilidad se obtendrá, mayor volatilidad. Solo al agrupar y al acumular el período puede advertirse algún comportamiento.

Gráfico 1
Volatilidad de la tasa de Unlikes diaria de diferentes agrupaciones de FP



A simple vista el comportamiento de Likes y UnLikes (marginales y acumulados para el 2011) parece semejante; pero existe una tendencia a favor de los UnLikes que se evidencia al restar el segundo al primero y que fue graficada en negro y muestra que los Likes están decreciendo a un tasa mayor que los Likes. Aclaro que en número los Likes superan a los UnLikes, es un asunto de tasas no de cantidad.

Gráfico 2
Comparación de Likes y Unlikes marginales acumulados de 2011
(Eje en escala logarítmica para poder observar tasas de crecimiento de valores dispares)



Ahora bien, si realizamos una correlación entre los Unlikes y la tasa de Unlikes con respecto de los Likes observaríamos que el 99,8% de la variación de UnLikes se explica por el crecimiento de Likes (R2=coeficiente de regresión); sin embargo, si bien es cierto existe una correlación elevada al comparar con la tasa de UnLikes esta se disminuye a 79,4%. La diferencia entre una y otra nos dice que existen otras razones que explican los cambios en la tasa de variación diferentes al crecimiento de Likes.

Gráfico 3
Correlación entre Unlikes y tasa de Unlike en relación con Likes



Para documentarme colaborativamente, realice una consulta en FB y Twitter : ¿Cuáles son las razones por las que le han dado UnLike a un Fapage? Sirven las respuestas que me compartieron como un inventario para tratar de cuantificar en otra investigación (puede ser digital, si alquien me ayuda a realizarla perfecto o podríamos promoverla entre todos) para definir cuál tiene el mayor peso.

Las más citadas: Spam, información escasa, pobre o no relevante y actualización excesiva y saturaban el newsfeed.

Otras citadas solo una vez: les di Like por que alguien me lo pidió, motivos originales que se trastocan con el tiempo, faltas de ortografía y redacción, objetivos superficiales del FP o comprometen la privacidad.

Todas las anteriores valiosas para explicar la tendencia que se observa, pero lo curioso es que los FP son administrados por personas o empresas que adquieren cada vez más experiencia y no me cabe duda de que tienen conocimientos de esas razones para tratar de evitarlas; por tanto, creo que existe una razón más profunda y ligada con la teoría economica.

La utilidad marginal es la satisfacción que produce un bien o servicio por cada dosis adicional que se consuma. Los consumidores pretenden distribuir sus recursos económicos entre diferentes bienes y adquirirán aquellos que maximicen la utilidad total que obtendrá. Esto podría ser considerado teoría pura para muchos, aunque esta es la forma en que se ha sintetizado el comportamiento de la gente frente a este problema.

Para el caso de los medios no existe una transacción económica, pues no hay un valor por el tiempo dedicado o el espacio que ocupan en el newsfeed las informaciones de un amigo o de un FP. Claramente sabemos que sí existe una satisfacción que provoca dicha relación.

Ahora bien, como parte de la fórmula debería de considerarse como el precio o costo, el costo de oportunidad de contar con el vínculo con el FP o el amigo, en contraposición a no disponer de en ellos o de otros en el Newsfeed. Dicho de otra manera, el costo de no ver las publicaciones de otros que tienen mayor trascendencia por estar vinculado con el.

En el newsfeed pesan tres aspectos: a. la afinidad con el creador, b. el peso del material compartido y c. el tiempo de decadencia de ello. Además existe un cuarto elemento, el número de actualizaciones que se imprimen en el muro.

A mayor número de FP y personas con las que alguien se relaciona en FB, la probabilidad de ver un post está relacionada directamente con los anteriores de manera inversa, es decir es mayor la probabilidad cuanto menos conecciones se disponga.

Las impresiones de lo compartido va de la mano con la relevancia que adqhttp://www.blogger.com/img/blank.gifuiere. Solo existen más impresiones, mientras mayor “valor” hay entre quien lo emite y lo recibe. Valor se refiere al resultado de la sumatoria del edgerank de FB.

¿Y que tiene que ver esto con la tasa de UnLikes creciente? Pues mucho.

Mientras más empresas y marcas decidan ocupar FP dentro de su estrategia, mayor será la competencia comunicativa en el newsfeed. Mientras los usuarios acepten más FP y amigos, más encarnizada será la competencia por el newsfeed. Entonces, los usuarios de FB comenzarán a reconsiderar el mantener vínculos con personas o FP, y pensar en el UnLike como alternativa.

Conclusión: En este conjunto de FP existe una tendencia que muestra el crecimiento de UnLikes en las FP de FB a una tasa de variación que tiene una pendiente mayor que la tasa de Likes.

En un futuro cercano debería ahondar más en el problema. Tal vez valdría la pena considerar si el incremento de impresiones o post, tiene alguna correlación con la cantidad de UnLikes. O si, eventualmente, una mayor interacción podría estar incidiendo de alguna manera.

Al fin de cuentas, solo aquellos por quien tenemos un interés mayor en comparación con los otros permanecerán en los muros. Mientras más tiempo transcurra aumentará la entropía en el newsfeed y aumentará entonces la tasa de UnLikes.

Nos gusta el orden en el caos y al contrario del título de este post: Los unlikes nos gustan.

6 comentarios:

  1. Muy interesante Jose.

    Me surge la duda de si la relación que parece haber se debe a que a priori ambas varaibles están por definición atadas. Digo, porque lo que se mide con el unlike es una suerte de deserción, ya que para que haya unlike, antes debió existir el like (contrario, por ejemplo, al caso de YouTube, donde las variables están separadas y puedes tener videos con miles de "don't like" y ni un solo "like"). De hecho en FB, en teoría, nunca podrá haber más unlikes que likes, ¿correcto?

    Lo otro que me preocupa, pero entiendo que es un problema difícil de resolver por el tipo de medición, es asumir datos correlaciones como causales. Entiendo que un coeficiente de determinación como los que compartes son una buena medida de la varianza explicada, pero quedan dudas sobre si esa alta correlación es espuria, debido a que una variable depende de otra.

    Se me ocurre, atreviéndome a hacer una sugerencia, que quizá sea más interesante analizar esta tendencia no desde los FP sino desde los perfiles de las personas. Sin duda la respuesta que planteas es interesante: al haber mayor competencia por tu atención, la gente se hace más estricta en su criterio y empieza a limpiar (de ahí el crecimiento de unlikes). ¿No sería este fenómeno observable con mayor precisión desde la conducta de la gente? Por ejemplo, hacer un comparativo longitudinal del número de Likes promedio que un usuario tiene "activo"en su perfil. Quizá ahí se vea mejor que antes la gente hacía like a cualquier cosa y tenía "subscripciones" a varios FP y hoy en día ha reducido su preferencia a unos pocos.

    Bueno, pasaba por acá y quise dejar este comment. Como siempre, un placer la lectura. Abrazo!

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  2. Hola Ramiro:

    Una aclaración para poder medir la relación debe existir alguna entre la variable dependiente e independiente. Si no tienen relación alguna, pues no debería ni medirse, o sea es al contrario de lo que indicás.

    Por ejemplo, si la altura o peso tiene alguna relación con la edad o entre si, entonces, se crean las conocidas tablas que usan los pediatras para medir el desarrollo de los infantes. Cuando no existe relación, por ejemplo, entre el movimiento del cosmos y la personalidad de la gente, pues no debería de realizarse (horóscopo).

    Efectivamente, primero están los likes y luego los unlikes. Ellos se miden independientemente y de manera acumulada, no neta. A la medida neta en FB le denominan LifeTime Likes si no me equivoco. Entonces, no podría ocurrir el caso de que existan más unlikes que un likes, a lo sumo podrían ser iguales. En el caso de un FP que pierda todos sus fans y si el conteo o suma se hace desde el primer día de su creación la suma sera 500 y 500 para cual y el neto 0.

    Podría existir un caso en donde los unlikes sea mayores que los likes, y es cuando tomás un lapso. Digamos 200 días después de haberlo creado. Si sumás los likes y los unlikes a partir de esa fecha, podría ocurrir que los unlikes sean mayores que los likes, si la porción inicial comenzara a desertar y si tasa de crecimiento fuera también superior.

    Revisar que ocurre desde los perfiles de la gente sería complicado, pues no hay analitycs. :(

    ¡Muchas gracias por el comentario!

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  3. Entendido. Solo para aclarar a lo que me refería con lo de las relaciones, pues creo que lo expresé mal. Obviamente hay que medir aquello sobre lo que se sospeche relación. Lo que quería decir es que en este caso me parecía que al estar ambas variables atadas, la verdadera causa del "unlike" queda como oculta. Dicho de otra forma, me parecía que la correlación entre ambas decía poco sobre lo que puede explicar la varianza en el caso de los unlikes, que sea distinto a los likes mismos. Quizá, desde el punto meramente estadístico, interesaría controlar el efecto que los likes tienen sobre los unlikes, para ver si se destapan otras relaciones que quedan ensombresidas por la relación pre-existente (¿correlación parcial o correlación múltiple quizá?) No sé si me explico mejor ahora.

    Me quedó clarísimo lo de los lapsos. Ahí si, puede variar el asunto. Por ejemplo, un FP puede tener más unlikes que likes, digamos, en enero por ejemplo.

    Una lástima que no haya analytics disponibles para perfiles de usuarios. Ahí si que se podría entender mejor qué hace la gente con el contenido que consume. De cualquier manera, interesantísimo el análisis que haces y super loable además, porque casi nadie se toma la molestia.

    Si hay alguna forma en la que pueda ayudar, encantado. Así retomo mi viejo gusto por la estadística!

    Abrazo grande!

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  4. Buen punto. La relación primera no pretende explicar el por que de los Unlikes, pero si establecer que existen una relación. El comparar las tasas de crecimiento es lo que permite identificar la tendencia creciente en los Unlikes.

    Las razones que abordé de manera general con la contribución de los "enredados", identifica mas no mide la inciedencia.

    Efectivamente, hay que observar con más detalles los números para tratar de identificar de donde proviene esa causa oculta a la que te referís: impresiones, post, interacciones, si es que existe y se explicaría, por descarte, por las que no se medirían.

    FB debe tener info necesariamente de cada perfil, pero no de caracter público. :(

    Si la unidad de negocios digital de tu organización quisiera compartir información, pues ¡En buenahora! Pues estoy a la espera de que dos jugadores relevantes de los FP den autorización sobre más datos y los puedo meter en esa tanda.

    Un abrazo,

    JFC

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  5. Don José Francisco, cabe recordar que hace un tiempo los like pages eran fan pages, y en un inicio servían para definir un gusto y preferencia sin interacción alguna entre el usuario y la marca.

    Al salir like pages oficiales, somete al usuario a migrar. Cómo también a finales del año pasado y principios de este, facebook sometió a un estudio profundo los like pages a nivel de promociones y la forma en que estas deben operar, creando limitaciones importantes, por ende estas comunidades al infringirlas se les bloquea el derecho de posteo o cierre completo del sitio.

    Esto a su vez detuvo el crecimiento para aquellos que sufrieron el bloqueo o temió recibir ese castigo.

    Otro punto a comparar es "la persona que busca premios", sabemos que con las promociones la comunidad puede crecer, pero ¿se mide la cantidad de personas que se dan de baja de la comunidad cuando estas terminan?

    Saludos

    José David Alfaro Alpízar

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  6. ¡Hola José David!

    Efectivamente hubo un cambio relevante al permitirle a los administradores mayor capacidad de interacción lo que a su vez, pudo haber abierto la posibilidad a quebrar los esquemas con los que FB regulas estas comunidades. El caso de las promociones cae dentro de las limitaciones.

    Ahora bien, el período estudiado es de 9 meses. Algunos administradores de FP han observado que un día en específico, tal es el caso del 12 de octubre, hubo una gran cantidad de Unlikes, que ellos han interpretado como una limpia de FB de perfiles falsos.

    Cualquiera de las medidas anteriores no sería sostenible en un periodo tan largo y de manera tan persistente, deberia de notarse en las gráficas y cuadros, brincos desusuales, cosa que no se observa ni en el caso de los unlikes ni de los likes, mas bien, se nota un comportamiento paulatino y creciente. Es debido a esta circunstancia que esas posibilidades no fueron consideradas.

    El primer gráfico explica tres diferentes agrupaciones y podés ver que la volatilidad diaria es enorme, al punto de que no revela ninguna tendencia. Este aspecto refuerza que tampoco es un asunto de un día, me gustaría revisar el comportamiento semanal, pero creo que al suavizarse las curvas me llevaría a la misma tendencia acumulada inevitablemente.

    Tu observación es importante y por ello voy a considerar la posibilidad de no ver acumulados diarios, sino acumulados semanales y luego les cuento como me va.

    Gracias por dar tus ideeas. Dado los pocos espacios que existen para debatir ideas resultamente valioso el intercambio.

    Un abrazo,

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