Estadísticas y Monitoreo en Twitter para Elecciones Buenos Aires

(this post is written in Spanish, an English version will be released soon).

En el día de ayer Domingo 10 de Julio de 2011, tuvo lugar la primera vuelta de las elecciones a Jefe de Gobierno y Legisladores para la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Como ya hicimos en pasadas oportunidades para las elecciones presidenciales en Brasil en 2010, las elecciones legislativas en Argentina en 2009 o incluso este año para monitorear los conflictos en África y Medio Oriente para Al Jazeera, en esta oportunidad volvimos a poner nuestra tecnología y creatividad en juego para crear un nuevo experimento.

El viernes 8 de Julio por la noche publicamos online una visualización en tiempo real de menciones en Twitter de los principales candidatos a Jefe de Gobierno, con el fin de monitorear el nivel de "buzz" generado en torno a cada uno y cómo éste variaba minuto a minuto, junto con el cálculo de otras métricas de interés.

Visualización de menciones durante intervalo de 1 día:

Nuestro desarrollo fue destacado en TV y en diarios online.

Desde las 9 PM del Viernes 8 de Julio a las 9 AM del día Lunes 11, capturamos 122.000 tweets mencionando a los candidatos a jefe de gobierno más importantes, a través una conexión especial al API de Twitter denominada Firehose que nos garantizó el acceso al 100% de los tweets.

Mauricio Macri (@mauriciomacri) obtuvo su pico máximo de menciones en Twitter con 691 tweets/minuto a las 22:23 del día domingo, mientras que Daniel Filmus (@filmusdaniel) obtuvo su pico con 399 tweets/minuto a las 22:56 del mismo día. El resto de los candidatos no superó los 40 tweets/minuto, marca que registró Pino Solanas (@fernandosolanas) a las 21:48. Esto nos permite convalidar la existencia de una marcada polarización de la elección entre los dos candidatos principales, la cual queda demostrada por el análisis de un medio social como Twitter.

Trabajamos asimismo en el cálculo de otras métricas de interés, como son:

• Ganancia de Followers por candidato
• Distribución de menciones a cada candidato según clusters de audiencia (medida en función de followers de cada autor)
• Distribución de menciones a cada candidato según clusters de autoridad (medida según el KloutScore de cada autor)
• Nivel de "Buzz" generado por menciones a cada candidato y picos máximos obtenidos
• Nivel de penetración ("share of voice") de cada candidato en el total de tweets referidos a ellos.

A continuación, una infografía completa con toda la información obtenida de la red social Twitter para los 122.000 tweets detectados: Nuestra visualización seguirá activa hasta la instancia de Ballotage.