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26.07.2022

Informe LLYC: El activismo en la era digital

El área de Deep Digital Business de LLYC Analizó más de 32 millones de mensajes, que pusieron de manifiesto las ventajas que ofrece la inteligencia artificial para gestionar el activismo y las movilizaciones desde una óptica corporativa.

El activismo es una vía para que los ciudadanos y organizaciones hagan valer su posición alineando sus puntos de vista y actuaciones con las de otros individuos y grupos. Pero, al mismo tiempo, puede convertirse en una herramienta de presión para tratar de imponer ideologías o una visión particular sobre distintas cuestiones. Ser activista, por sí solo, no conlleva a tener razón, estar en posesión de la verdad o servir a una noble causa. Suele tener que ver con la fidelidad hacia un propósito, que es la constante de la movilización más allá de las estrategias o tácticas concretas.

Activismo digital: ¿Si todo el mundo es activista, nadie lo es?
Kantar IBOPE Media
El activismo en la actualidad no puede entenderse sin el poder organizador y movilizador de Internet y las redes sociales, pero paradójicamente en muchas ocasiones estas son sus principales amenazas. El activismo digital no es tan simple como hacer un retweet o subir una foto con un hashtag en Instagram.

Se ha llegado al punto en el que muchas personas no conciben hacer algo comprometido con una causa sin publicar sobre ello, lo que sitúa la conversación como el objetivo y la acción como el medio para provocarla, cuando en el activismo el camino correcto es precisamente el opuesto.

La conversación digital no puede estar desconectada de las acciones tangibles, sino que ambas tienen que formar parte de una estrategia. Los likes visibilizan y amplifican las causas, pero se evaporan rápido, y solo formando parte de movimientos sólidos y “físicos” se pueden perseguir objetivos realmente transformadores como la lucha contra el racismo, el machismo, el cambio climático o los autoritarismos.

Todo está en el foco
www.humanconnectionsmedia.com
Cualquier actividad humana, corriente ideológica, forma de relación social o creencia puede generar a su alrededor movimientos activistas a favor o en contra. Entre las grandes tendencias activistas actuales destacan las vinculadas a derechos humanos, con el feminismo, los derechos LGTBIQ+ y la defensa de los migrantes y refugiados; el medio ambiente con el cambio climático, la polución y la contaminación de las aguas como áreas principales; y el animalismo como expresión creciente en los últimos años.

Prácticamente todas las actividades productivas humanas pueden ser, de una u otra forma, objeto de movimientos activistas que quieren influir sobre su forma de desarrollo y, en ocasiones, lo que está en juego es la Licencia Social para Operar por la que, más allá de las garantías legales, la capacidad económica o los derechos iniciales para desarrollar cualquier tipo de actividad o iniciativa, la clave está en contar con un apoyo social básico para desarrollar un proyecto.

Se trata de un constante equilibrio de fuerzas en el que una actividad humana lleva a una reacción activista, que modifica dicha actividad y resulta en otra distinta que, a su vez, puede ser generadora de un nuevo movimiento en contra.

Cinco aportes del deep learning en servicio de la gestión del activismo

En un contexto en el que, tanto el activismo como la movilización tienen un fuerte componente digital, un análisis profundo de este entorno puede aportar ventajas a la hora de definir la estrategia comunicacional de una compañía. Estas ventajas trascienden del ámbito puramente digital o de las redes sociales, pues generan información útil respecto a elementos clave para la gestión del activismo y la movilización.

Gracias a cinco informes que fueron elaborados por el área de Deep Digital Business de LLYC, para los que se analizaron más de 32 millones de mensajes publicados en redes sociales, se identificaron las ventajas que aporta el deep learning a la hora de diseñar estrategias organizacionales para enfrentar el activismo y las movilizaciones de la mejor manera posible:

1. Identificar a los líderes y detectar comunidades dominantes y polarización

Una de las principales aportaciones del Deep Learning es la capacidad de identificación clara de los líderes que impulsan los movimientos y la conversación. No es importante sólo conocer a los líderes, sino cuáles son las comunidades que lideran, cómo se relacionan entre sí y con otras comunidades.
La capacidad de categorizar estas comunidades, entender su posicionamiento y la polarización de la conversación es una información de alto valor en la gestión del activismo, especialmente cuando se trata de una campaña de larga duración (un año o más), y cuando los acontecimientos van modulando la conversación. Permite además identificar KPIs de éxito de la estrategia emprendida.

2. Entender las interacciones

¿Cómo se interrelacionan las comunidades activistas? ¿La conversación ha trascendido a un conjunto amplio de la población o se da únicamente en comunidades activistas que se retroalimentan? ¿Quién influye sobre quién y con qué narrativas? Estas son algunas de las cuestiones que podemos entender gracias al apoyo de la tecnología y al análisis del big data y grandes volúmenes de conversación.

3. Monitorear la narrativa

En un entorno de activismo el principal objetivo es movilizar una narrativa determinada que permita implicar a los distintos actores y grupos de interés en una acción concreta. El análisis masivo de conversaciones digitales permite extractar de entre millones de interacciones cuáles son los grandes temas. Comprender cuales son los mensajes que se promueven, los que tienen mayor calado y alcance y cómo evoluciona la conversación resulta de gran utilidad para la definición y adaptación constante de la estrategia.

4. Conocer la naturaleza de los activistas

¿Estamos frente activistas de carne y hueso? ¿La interacción es real? ¿Son bots los que generan conversaciones? Esto tiene relevancia a la hora de determinar el calado real de un determinado movimiento, para identificar líderes reales que impulsan la conversación y, en definitiva, para tratar adecuadamente la narrativa y el conjunto de la estrategia digital.

5. Establecer niveles de riesgo y decidir cuándo actuar

El momento lo es todo. Tener claro cuándo resulta oportuno poner en marcha un determinado plan de acción puede resultar de gran relevancia para evitar generar efectos indeseados. A través del análisis de comportamientos pasados y con el apoyo de la inteligencia artificial, es posible establecer niveles que anticipen situaciones. Esta anticipación puede emplearse para la detección de riesgos, la toma de decisiones sobre cuándo actuar o activar un determinado plan de acción, o para establecer indicadores de situación.

VER INFORME COMPLETO:



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