Contagio social en las redes ¿nos influenciamos o somos similares?

Pablo Pascale

¿Cuantos grados tenemos que superar para conectarnos desde donde uno se encuentra cualquier persona en el planeta? El psicólogo estadounidense Stanley Milgram concluyó en 1967 que toda la gente del planeta está conectada a través de no más de 6 personas. Esto es lo que se conoce como el concepto de los 6 grados de separación. Milgram estudió que en promedio cada persona conoce a 100 personas (amigos, familiares, compañeros de trabajo), que a su vez cada uno conoce a 100 personas más, lo que hace 10.000 personas. Éstos contactos de segundo grado conocen a su vez a 1.000.000 de peronas en tercer gardo, que a su vez conocen a 100.000.000 en un 4º grado, a 10.000.000.000 en un 5º y a 1.000.000.000.000 en un sexto grado. O sea, una persona puede enviar un mensaje a cualquier otra en el mundo, mediante una cadena de no más de 5 intermediarios.

Milgram puso a prueba su teoría mediante tarjetas postales que varios extraños debían enviar a un desconocido en Massachussets, lo que denominó el experimento del mundo pequeño. En 2011 Facebook puso a prueba esta teoría entre sus usuarios y comprobaron que todos están unidos por 4,75 grados de separación, este experimento se denominó “Anatomy of Facebook“.

Fuente: Backstrom etr al, 2011

Sabemos quienes son nuestros amigos, con menos facilidad podemos nombrar a los amigos de nuestros amigos, pero no nos es posible decir quienes son los amigos de los amigos de nuestros amigos, lo cual no significa que no influyan en nuestras vidas…

La teoría de Milgram dio sustento a teorías como las del contagio social. Se ha estudiado que lo que se conoce como “contagio” tiene hasta tres grados de influencia. Esto significa que, en promedio estamos conectados por 3 grados de separación con unas 8 mil personas, la mayoría de las cuales no conocemos, pero que influyen en nuestras vidas. Esto es lo que se conoce como contagio social y que ha sido demostrado por estudios como el del contagio de la obesidad realizado por Christakis y Fowler en 2007.

En el gráfico, cada círculo (nodo) representa a una persona. Hay 2200 personas en este sub-componente de la red social. Los círculos con bordes rojos denotan las mujeres, y círculos con bordes azules denotan los hombres. El tamaño de cada círculo es proporcional al índice de masa corporal de la persona. El color interior de los círculos indica el estado de obsesidad de la persona: amarillo denota una persona obesa (índice de masa corporal, ≥ 30) y el verde denota una persona no obesa. Los colores de los lazos entre los nodos indican la relación entre ellos: púrpura denota una amistad o vínculo marital y naranja indica un lazo familiar.

Hasta hace muy poco tiempo, esto significaba que tu estabas transformando a tus amigos en obesos. El contagio social era, hasta entonces, causal. Pero el avance en técnicas estadísticas de correlación, demostró que esto no era necesariamente así.

Decir que tu, por el solo hecho de ser obeso, transformas a tus amigos en obesos sería una relación causal, pero decir que los seres humanos tendemos a hacer amigos con aquellos que son como nosotros (gustos, preferencias y estilos de vida similares) implicaría una correlación, al momento de explicar comportamienteos compartidos. Además, tener amigos que comparten similitues con nosotros aumenta las probabilidades de estar expuestos a estímulos exteriores también similares, lo cual refuerza la correlación.

La teoría del contagio social tuvo mucha reprecusión, no solo en los medios, sino también en la academia, donde comenzaron a publicarse artículos sobre el contagio de prácticamente todo (soledad, depresión, felicidad, etc). Es que hay que reconocer que la teoría tiene su atractivo…

Pero conocer cómo verdaderamente se difunden los comportamientos nos permite, a su vez, promover comportamientos, tales como el ejercicio físico, la responsabilidad financiera, la creatividad o el desarrollo económico, o por el contrario, contener comportamientos como el fraude, fumar, o la violencia.

Para ello, Sinan Aral pone un ejemplo:

“Considera dos escenarios hipotéticos en que los datos muestran que la adopción de un comportamiento como fumar tiene una correlación significativa entre amigos. En un escenario de 90% de esta correlación se explica por la influencia de los amigos – amigos que convencen a amigos para fumar – y sólo el 10% se explica por las preferencias correlacionadas. En un escenario alternativo, el 10% de la correlación se explica por influencia de los pares, mientras que 90% se explica por las preferencias correlacionadas. En el primer caso, una intervención de peer-to-peer [P2P] que crea incentivos para los amigos para evitar que sus amigos fumen puede ser muy eficaz. En el segundo escenario, una estrategia de segmentación de mercado tradicional basada en las características observables de las personas puede ser mucho más eficaz, y una estrategia de peer-to-peer puede que no funcione en absoluto.”

Es más, recientemente se ha publicado que en las redes sociales online, la influencia se puede producir de una forma diferente a la de “vida real”. Hasta el momento se consideraba que el factor más importante para determinar si una idea se extenderá a un individuo dado era cuántas  personas que el individuo conociera ya han sido expuestas a la idea. Es decir, cuanto más gente, más chance de contagiarse. Pero no funcionaría así en las redes online, tal como estudiaron Ugander y colaboradores sobre la forma en que se extiende Facebook. Hallaron que la gente tiende a unirse a Facebook no por simplemente la cantidad de amigos que ya están en la red, sino por el número de diferentes grupos sociales (antigua escuela, compañeros de trabajo, familia, etc) a los que el individuo puede enlazar en Facebook. A mayor diversidad de grupos, mayor probabilidad de que una persona se una a Facebook.

Estos resultados tienen implicaciones prácticas para marketing e inclusive para el desarrollo de políticas que pretendan difundir comportamientos en la población. Cuando se trata de cambiar la manera de pensar acerca de cosas como el ejercicio o la nutrición, puede ser mejor estructurar los mensajes de tal manera que las personas reciban la información en diversos contextos.

Fuentes:
Aral, S (2012) Influence or be influenced: the cause and effect of your social network. Pop Tech.
Backstrom, L., Boldi, P., Rosa, M., Ugander, J., y Vigna, S. (2011) Four Degrees of SeparationProc. 4th ACM International Conference on Web Science.
Christakis, N. A., y Fowler, J. H. (2007) The Spread of Obesity in a Large Social Network over 32 Years. The New England Journal of medicine. 357:370-379.
Ugander,J., Backstrom, L., C Marlow, Kleinberg, J. (2012) Structural diversity in social contagion, PNAS, 109(16) 5962-5966, 17.

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