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The Conversation

  • Written by Saiph Savage, Assistant Professor of Computer Science, West Virginia University
Andrés Manuel López Obrador, presidente electo de México.AP Photo/Marco Ugarte

Andrés Manuel López Obrador, candidato presidencial “anti-establishment” de México, se enfrentó a la oposición de los principales medios de comunicación. Y gastó 13 por ciento menos en publicidad que sus oponentes.

Sin embargo, el político mejor conocido como “AMLO” logró ganar la presidencia mexicana con más del 53 por ciento de los votos frente a otros tres candidatos, en julio.

La notable victoria se debió, al menos de manera parcial, a las estrategias seguidas en las redes sociales por los activistas políticos que lo respaldaron. Fueron utilizadas estrategias similares en las elecciones presidenciales estadounidenses del 2016 y en las francesas de 2017.


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Nuestrolaboratorio ha analizado estas actividades en las redes sociales para comprender cómo funcionaron para desafiar – y derrocar – a los candidatos “establishment”.

Analizamos más de 6 millones de publicaciones en Reddit, Facebook y Twitter, e identificamos tres estrategias principales en línea: utilizar un vocabulario que solo ellos entendían deliberadamente, intentar “hacerse virales” y proporcionar un contexto histórico.

Algunas de estas estrategias podrían ser simples adaptaciones en redes sociales de estrategias conocidas que se han venido usando por décadas en las campañas tradicionales, y no en línea.

Pero otras parecen ser nuevas formas de conectar con las personas para que vayan a las urnas.

Nuestro laboratorio se interesa por la dinámica detrás de estos activistas que operan en redes sociales en especial porque algunos de ellos han pasado de ser simples simpatizantes – incluso anónimos – no afiliados oficialmente a las campañas, a ser oficialmente incorporados en equipos de las presidencias ganadoras.

Utilizar un lenguaje especial

Algunos activistas políticos en sus conversaciones en redes sociales usaban una determinada jerga, o argot, que solo ellos entendían. De esta forma, crearon una dinámica que elevó a su candidato como un opositor del status quo.

Por ejemplo, los simpatizantes de Trump se llamaron a sí mismos “Deplorables”, que apoyaban “al Dios Emperador” Trump contra “Killary” Clinton.

Los simpatizantes de AMLO se autodenominaban “AMLOVERS” o “Chairos”, y tenían una jerga para sus oponentes, como llamar a otro candidato presidencial, Ricardo Anaya, “Ricky Riquín Canallín”.

Esfuerzos para ‘hacerse virales’

Algunos activistas políticos trabajaron arduamente para identificar qué materiales atraerían amplia atención en línea y tendrían mayor cobertura mediática.

Los simpatizantes de Trump, por ejemplo, se organizaban en el servicio de chat de Discord y los foros de Reddit para ver qué photoshops de Hillary Clinton tenían mayores probabilidades de ser compartidas y hacerse virales.

Se destacaron tanto en llamar la atención con sus publicaciones que Reddit tuvo que cambiar su algoritmo que promueve contenido, para detener a los simpatizantes de Trump de seguir llenando la página principal de reddit con propaganda a favor de Trump.

Del mismo modo, los simpatizantes de López Obrador lograron mantener hashtags favorables de López Obrador en Twitter, como #AMLOmania, en el que personas de todo México hicieron promesas de lo que harían por el país si AMLO ganaba. Las promesas iban desde regalar cerveza y comida en restaurantes hasta asesoramiento legal gratuito.

Por ejemplo, un ingeniero prometió que pintaría una escuela rural completa en Veracruz, México, si ganaba López Obrador.

Y una firma de abogados prometió levar 100 juicios gratis de pensión alimenticia y/o divorcio si ganaba López Obrador.

El objetivo de los activistas ciudadanos era viralizar su contenido motivando a otros para que apoyaran a AMLO, y al mismo tiempo hicieran cosas positivas por su país.

Proporcionar contexto histórico y político

Algunos activistas “anti-establishment” lograron reclutar a más partidarios proporcionando explicaciones detalladas del sistema político tal como ellos lo veían.

Los simpatizantes de Trump, por ejemplo, crearon manuales electrónicos que asesoraban a sus seguidores para que pudieran explicar sus puntos de vista a los oponentes y, de este modo, hacerlos cambiar de bando. Compilaron las principales revelaciones de WikiLeaks sobre Hillary Clinton, reunieron explicaciones de lo que estas significaban y les pidieron a las personas que las compartieran.

Los activistas crearon manuales explicando contexto histórico y político para compartir en las redes sociales: a) Material que explicaba por qué tenía sentido respaldar a AMLO con una descripción visual de su plan económico; b) Manual sobre cómo y por qué respaldar a Trump dándole ‘la píldora roja’ a un liberal para que despertara a la realidad conservadora.Saiph Savage and Claudia Flores-Saviaga, CC BY-ND

Los activistas a favor de López Obrador hicieron aún más. Crearon un manual que explica la economía actual de México y cómo las propuestas de su candidato, en su opinión, transformarían y mejorarían la economía de México.

Nuestro análisis identificó que una de las estrategias más efectivas era tomarse el tiempo para explicar el contexto sociopolítico. Los ciudadanos respondieron bien y se involucraron con el razonamiento específico de por qué debían respaldar a candidatos específicos.

Deberíamos estar atentos para ver si reaparecen estos métodos en las próximas elecciones, y en qué medida lo hacen; e incluso cómo la gente podría usarlos para participar en un activismo político fructífero que genere los cambios que desean.

Puede leer más sobre nuestra investigación en nuestro nuevo artículo científico publicado en the International Conference on Web and Social Media.

Saiph Savage no trabaja para ninguna compañía u organización que se beneficie de este artículo; tampoco consulta ni posee acciones ni recibe fondos por ese concepto; y no ha divulgado afiliaciones relevantes más allá de su posición académica.

Claudia Flores-Saviaga no trabaja para ninguna compañía u organización que se beneficie de este artículo; tampoco consulta ni posee acciones ni recibe fondos por ese concepto; y no ha divulgado afiliaciones relevantes más allá de su posición académica.

Authors: Saiph Savage, Assistant Professor of Computer Science, West Virginia University

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