I
Resonancia de la carga emocional
La neutralidad es el cementerio del engagement; alegría, sorpresa, ira y miedo rompen la inercia del scroll.
— Nevatia et al., 2024; Atayeva, 2024
Sociología digital · Investigación aplicadaLa dispersión no es accidente.
La dispersión no es accidente.
Es topología.
Investigación que estudia cómo se propaga el contenido político en redes sociales — más allá de likes y seguidores, a partir de diez leyes derivadas de investigación académica.
¿Qué permite observar?
Una perspectiva para estudiar la circulación del contenido político.
Se identifica quién participa en la dispersión
No quién tiene más seguidores: quién logra que el mensaje viaje.
Se compara actores bajo un mismo criterio
Candidatos, partidos y voceros sobre métricas equivalentes, no anécdotas.
Se observa cómo se distribuye la dispersión
Una lectura basada en evidencia, más allá del volumen de likes y seguidores.
¿Por qué es importante?
Un marco para estudiar cómo se produce y amplifica la dispersión.
Por qué un share pesa distinto a un like. Por qué la ira no necesariamente viraliza. Por qué el número de seguidores no necesariamente explica la dispersión de un contenido.
II
Centralidad de influencia (Bonacich)
El poder real no es alcance: conectar con nodos dependientes pesa más que sumar seguidores periféricos.
— Ntalianis et al., 2015; Bakshy et al., 2011
III
Trayectoria de Máxima Probabilidad Restringida (RMPP)
Las rutas cortas concentran la masa de probabilidad; un solo borde nuevo por trayectoria mantiene la submodularidad.
— Chaoji et al., 2012
IV
Temporalidad y explotación algorítmica
La intervención temprana decide: los primeros minutos de interacción detonan la proyección masiva.
— Nevatia et al., 2024; Ntalianis et al., 2015
V
Peso desigual de la interacción
Una interacción de un actor con alta centralidad de autovector pesa más que mil de usuarios periféricos.
— Ntalianis et al., 2015
VI
Predominancia del formato visual y dinámico
Foto y video no son opcionales: son requisitos primordiales para multiplicar la re-compartición.
— Bruni, Francalanci & Giacomazzi, 2012
VII
Conectividad por relevancia (Interés vs. Amistad)
Las redes centradas en contenido superan al Friend-of-Friend hasta 90× en dispersión efectiva.
— Chaoji et al., 2012
VIII
Personalización algorítmica
El feed se entrena con cada interacción directa; alinear el contenido reduce la fricción al descubrimiento.
— Eslami et al., 2016
IX
Credibilidad y transparencia
Los usuarios comparten lo que creen; rota la credibilidad, la cadena de dispersión se detiene por rechazo social.
— Roring, s.f.
X
Bots y factor humano
Los bots difunden verdad y falsedad al mismo ritmo; la atracción humana por la novedad es lo que concreta el contagio.
— Vosoughi, Roy & Aral, 2018
¿Qué hace la plataforma?
Tres capacidades para observar la dispersión bajo un mismo criterio.
Ley IV · VI
Importación multi-plataforma
Facebook, Instagram, TikTok y YouTube en un mismo timeline. Rangos de fechas precisos, sin duplicar lo ya importado.
Ley II · V
Comparativa por contienda
Permite comparar actores de una misma contienda bajo un mismo criterio.
Ley I · IX
Sentimiento y dispersión
Series de tiempo de shares, sentimiento agregado y un índice de dispersión que separa volumen de alcance real.
¿En qué se basa? ¿Es seguro?
Basado en investigación.
Cada ley remite a un cuerpo de literatura revisada por pares. No inventamos métricas: aplicamos un marco académico al contexto político.
- §Bonacich, P. (1987). Power and Centrality. AJS 92(5).
- §Kempe, Kleinberg & Tardos (2003). Maximizing influence. KDD '03.
- §Chaoji et al. (2012). Recommendations to boost spread. WWW '12.
- §Ntalianis et al. (2015). Social computing & user influence.
- §Li & Smith (2019). Emotions in viral marketing. JCR 46(4).
- §Nevatia et al. (2024). Determinants of content virality.
Datos y privacidad.
La seguridad no es un módulo: es una decisión de arquitectura. Esto es lo que no se hace.
Solo páginas públicas
Se analizan fan pages y perfiles públicos. No se solicitan credenciales personales.
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01
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02
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Se delimitan las fechas; el sistema señala si ese periodo ya fue importado.
03
Consulta los resultados
Series de shares, sentimiento agregado y comparativas entre actores.
Estudia la dispersión real.
Más allá de los likes: observa la topología de la dispersión política.
Asistido por inteligencia artificial. Algunos análisis, resúmenes de sentimiento y descripciones de contenido en esta plataforma son generados por modelos de IA a partir de datos públicos. La información es referencial y debe interpretarse junto con criterio humano y contexto político. No constituye asesoría electoral, periodística ni legal. Leer aviso completo →