Buscando emociones: los límites del social media sharing

Francesc Teixidó y Albert Fornells, profesores de Tecnología de la Información y de la Comunicación de TSI-Turismo Sant Ignasi

blog TICÚltimamente, en distintos ámbitos, hay una creciente preocupación por las emociones; y los medios de comunicación, como no, se están contagiando de esa preocupación. Pero, ¿qué está pasando en nuestro sector?

Aunque existen muchos tipos de turismo: turismo enológico, religioso, gastronómico, etc, todos ellos tienen en común que el turista consume experiencias, o dicho de otra manera, es el consumidor de experiencias por excelencia. Eso lo transforma en un foco emocional en explosión, pues todas las experiencias nos evocan emociones.

Una emoción puede definirse como una respuesta física e irracional a un estímulo externo. Concretamente, el reconocido psicólogo Paul Ekman identifica hasta 17 tipos de emociones universales que están presentes en cualquier cultura: Diversión, desprecio, complacencia, bochorno, entusiasmo, culpa, orgullo, alivio, satisfacción, placer sensorial, vergüenza, rabia, repugnancia, miedo, felicidad, sorpresa y tristeza. Por tanto, la gestión de las expectativas que genera una experiencia es un aspecto a tener en cuenta que no siempre se le da la relevancia que se le merece. 

Tal como Ricard Santomà explica en el post ”Milennials: los viajeros del futuro” , donde analiza el futuro del sector turístico teniendo en cuenta sus futuros usuarios, la manera de viajar y los criterios para elegir un destino han cambiado drásticamente debido en parte a las nuevas tecnologías y a la influencia del social media en nuestras decisiones.

Andreas Kaplan y Michael Haenlein definen el social media como un grupo de aplicaciones 2.0 basadas en Internet que permiten la creación y compartición de contenido generado por un usuario. Tanto si planificamos una salida con los amigos como si planificamos un lugar donde pasar el verano con la familia, el primer lugar donde buscamos y preguntamos es precisamente en este tipo de espacios como fórums, blogs o redes sociales para conocer la opinión de otros usuarios con el fin de encontrar experiencias auténticas, y comparar si son acordes con nuestras expectativas. Por tanto, las recomendaciones de los asesores de las agencias de viajes y la publicidad han quedado relegados a un segundo plano en favor de todo lo relacionado con al Social Media ya que este nos genera más confianza y autenticidad.

Como dice el dicho “no es oro todo lo que reluce” y encontrar las experiencias que estén acordes con tus expectativas en el Social Media no es una tarea sencilla. La gran cantidad de información existente en Internet es uno de los principales problemas que el internauta de a pie deberá sortear. En este sentido deberá de armarse de paciencia a menudo hasta encontrar lo que buscan. Por el contrario, este problema ha sido visto por muchos empresarios como una oportunidad para crear empresas de base tecnológica que, utilizando tecnologías de Big Data y Data Mining, son capaces de gestionar cientos de miles de datos con el fin de extraer conocimiento y relaciones que les ayuden a realizar recomendaciones en base a las expectativas del usuario. En ambos casos, los botones como el +1 de Google o Me gusta de Facebook se han convertido en criterios de decisión importantes para filtrar la información. No obstante, es en este punto donde aparece un problema conceptual importante. ¿Cómo puedo reflejar una emoción en un +1 o un “Me gusta”? Simplemente, no se puede.

La gran mayoría de las redes sociales han definido mecanismos para compartir y puntuar los contenidos y hacerlos más relevantes, pero esto no les añade un significado semántico, es puramente numérico. Si un lugar tiene 100 me gusta y otro tiene 2000 me gusta, es imposible saber cual me va a provocar la emoción que yo quiero porque es un tipo de dato que no está presente en el mecanismo definido por la red social para compartir el contenido. ¿Podemos extraer las emociones en los textos que acompañan al artículo o comentario que se comparte? Puede que sí, pero extraer dicha información es una tarea laboriosa y no trivial de automatizar por un programa “inteligente” debido a la complejidad del lenguaje natural utilizado por las personas.

Esto ha generado iniciativas en las que se han intentado crear mecanismos de compartición que tengan un significado más semántico como por ejemplo la red social Bananity, la cual valora los contenidos usando Love/Hate. Otro ejemplo es el Mood Meter, un sistema desarrollado por el MIT para evaluar el estado anímico de los estudiantes en el campus según las actividades que se realizan a partir de analizar por visión por ordenador las expresiones faciales.

No obstante, en ambos casos se continúa estando lejos de lo que al final un usuario que desea buscar una emoción quiere: una cuantificación precisa y comparable a lo que el realmente busca y, será justamente esta barrera, la que posiblemente marque las nuevas redes sociales del futuro.

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