Durante la última década, la ciudadanía ha podido evidenciar el avance que ha tenido el activismo y la manera en cómo las masas se movilizan en la búsqueda de un objetivo común. Si bien, esta es una herramienta de la democracia que data de muchos años atrás y que tiene incidencia en el equilibrio de poderes e intereses, en los actuales tiempos no se puede entender sin el poder organizador y movilizador de Internet.
Así lo detalla LLYC en su reciente informe “La Transformación del activismo: Qué hemos aprendido y qué ha cambiado en la era del poder de los individuos”. A través de este informe, la firma consultora destaca cómo las organizaciones deben adaptarse a este entorno y qué ventajas se pueden obtener del Deep Learning en un contexto de movilización.
Para Manuel Domínguez, director general de LLYC Panamá “el activismo y la movilización tiene un fuerte componente digital en la actualidad y un análisis profundo de este entorno puede aportar a las organizaciones importantes beneficios a la hora de definir una estrategia, trascendiendo el ámbito digital o de las redes sociales, y generando información útil y accionable respecto a elementos clave para la gestión de estos temas”.
Las ventajas que se obtienen del Deep Learning en un contexto de activismo y movilización, que fueron extraídas a partir de cinco informes elaborados por el área de Deep Digital Business de LLYC en donde se analizaron más de 32 millones de mensajes en redes sociales y 2 millones de perfiles digitales, se listan a continuación:
- 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. También es importante conocer las comunidades que lideran, cómo se relacionan entre sí y con otras comunidades.
- 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.
- Monitorizar la narrativa: En un entorno de activismo el principal objetivo es ser capaz de 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.
- Conocer la naturaleza de los activistas: ¿estamos frente activistas de carne y hueso? ¿La interacción es real? ¿Son bots o granjas de perfiles las que generan conversaciones? Estas preguntas nos pueden surgir tras el análisis de la conversación y dependiendo de la respuesta podemos tomar distintas decisiones.
- Establecer niveles de riesgo y decidir cuándo actuar: 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.
