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El panda es el emoticono más fructífero en LinkedIn

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Un análisis de 2,9 millones de emoticonos en LinkedIn ha ofrecido un dato informativo de lo más sorprendente: el emoticono 🐼 es el más fructífero. Este estudio nos ofrece una oportunidad de observar los datos de manera crítica y comprender el origen de un fenómeno contaminante en LinkedIn. Sígueme si quieres experimentar un ejercicio de minado de datos muy interesante.
Para descubrir más sobre los factores que afectan a la viralidad en LinkedIn, te invito a leer aquí mi análisis completo y a enviarme una petición para conectar en LinkedIn.

Si solo tienes 30 segundos

  • Se analizaron 2,9 millones de emoticonos usados en publicaciones de LinkedIn.
  • El 🐼 es el emoticono que más reacciones recibe de media, pero eso es gracias a una única publicación (BigPandasXperience) que «descarriló» el algoritmo de LinkedIn (más de 220.000 reacciones)
  • Incluso con una restricción de 1.000 publicaciones distintas donde se use un emoticono en concreto, la influencia de algunas publicaciones muy virales sigue siendo visible en las desviaciones estándares.
  • Al imponer una restricción en la desviación estándar máxima y en el número de publicaciones, los TOP 10 emoticonos que aparecen como receptores del mayor número de reacciones son muy emotivos y… animales. El número 1 es, como puede sospecharse, 🐶, seguido de 🦁 que es usado por los seguidores de L.I.O.N. (LinkedIn Open Network).

Resumen


Introducción

En un artículo anterior, analicé qué emoticonos se usaban con más frecuencia en LinkedIn. En concreto, mostré que el uso de estos era distinto según el país y el idioma. Mientras preparaba los datos, Frank Vanden Berghen, el diseñador de Anatella (la solución que usé para preparar dichos datos), me preguntó: ¿reciben ciertos emoticonos más reacciones que otros? Así que volví a usar mi conjunto de datos para responder a esa pregunta, y la respuesta resultó ser bastante sorprendente.


Resumiendo los resultados

He de admitir que, cuando vi los resultados, tuve que comprobarlos un par de veces ante la sorpresa que constituían. Tal y como puedes ver en el siguiente gráfico, el panda es el emoticono que más reacciones generó de media. Cada publicación en LinkedIn que contenía un panda generó una media de 5.536 reacciones, un número muy superior al del segundo y tercer puesto.

¿A qué se debía?

emojis on Linkedin that have led to the most reactions on average (likes + comments)

Resultados detallados

Examinando los datos que hay «detrás» del 🐼 panda, se puede recabar información sobre el origen de esa estadística tan increíble. Para empezar, vemos que solo 224 publicaciones en todo el conjunto de datos (4,6 millones de publicaciones) usaron el emoticono 🐼.

Después observamos que, aunque la mayoría de las publicaciones en cuestión no recibieron ninguna interacción (lo cual encaja con las estadísticas que publiqué aquí), algunas tuvieron mucho éxito. El número de reacciones recibidas resulta impresionante: 1.074, 1.075, 1.790, 1.599, 8.862, 7.360, y especialmente… 223.811.

Leer estos mensajes te permitirá interpretar los resultados correctamente. A continuación aparecen algunos de ellos:

  • «Toca dos veces si ves un 🐼» (8.862 reacciones)
  • «Toca dos veces si ves un 🐼 para tener un buen inicio de semana. » (1.599 reacciones)
  • «[Relajación matutina de lunes] Toca la imagen dos veces si ves un panda 🐼» (7.360 reacciones)
  • «¡Juguemos a un pequeño juego esta mañana! Toca dos veces si ves un 🐼#entrepreneur #network» (1.790 reacciones)

Y el ganador absoluto (223.811 reacciones)…

BigPandasXperience on Linkedin original post

Por lo tanto, nos encontramos con algo «parecido a una trampa» del mismo tipo que la de «escribe dos veces para hacer saltar al delfín». El hacking social (que busca provocar una reacción por parte del individuo) lleva al hackeo del algoritmo.

El algoritmo de LinkedIn funciona basándose en enlaces y comentarios, y da prioridad de manera natural a esta clase de publicación. Esta se va extendiendo por toda la red de contactos hasta que LinkedIn descubre el engaño y configura un mecanismo para evitar la «contaminación» de la red. Solo la primera publicación de este tipo funciona, y el autor (Laurent Boutroix) ha analizado su éxito en esta publicación (puedes ver la imagen a continuación)..

Como podemos ver, el efecto «Buzz» solo duró una semana, entre el 8 y el 14 de junio. Las publicaciones inspiradas en este «experimento social» también recibieron un número significativo de reacciones. Supongamos que para mí, a posteriori, me resulte imposible saber con exactitud cuándo se publicaron esos «plagios»; en ese caso, sería razonable pensar que se publicaron entre el 8 y el 14 de junio de 2020, antes de que el algoritmo de LinkedIn se modificará de manera manual para evitar esta clase de desviaciones.

Voy a saltarme el análisis de cada uno de los emoticonos en ese TOP 10, pero quiero que sepas que casi todos ellos salieron beneficiados del efecto de un número limitado de publicaciones virales. Así que, en realidad, estamos frente una distribución estadística alterada, algo que resulta perfectamente visible en los valores de desviación estándar.

Impuse varias restricciones para eliminar este efecto y averiguar qué emoticonos reciben el mayor número de reacciones.


Restricción 1: el emoticono debe estar presente en al menos 1.000 publicaciones distintas de LinkedIn

La primera condición que impuse fue el número. Ese TOP 10 contenía emoticonos que, en algunos casos, aparecían en menos de 20 publicaciones. Por ejemplo, el emoticono 🧎 (el número 2) aparecía únicamente 20 veces en 4,6 millones de publicaciones.
Al poner un límite de 1.000 publicaciones, la clasificación cambia de manera dramática, pero sigue viéndose influenciada por algunas publicaciones de gran viralidad. Por ejemplo, la desviación estándar de los primeros 5 emoticonos es de más de 2.000.
Para obtener una clasificación más exacta, era necesario instaurar otra restricción.

most viral emojis on Linkedin with threshold of 1000 different posts


Restricción 2: desviación estándar máxima

Para limitar el efecto de las publicaciones de gran viralidad sobre el resto de la población, impuse una restricción a la desviación estándar. Eliminé todos los resultados en los que dicha desviación superaba el número límite de 500 y, una vez más, los cambios son significativos. Tal y como puedes ver, el primer y el segundo lugar están ocupados por animales, con 🐶 a la cabeza seguido de 🦁.  Este último puede explicarse en parte por el uso que le dan los seguidores de L.I.O.N. (LinkedIn Open Network).
Los otros emoticonos situados en el TOP 10 se centran mucho en los estados de ánimo, lo cual constituye un contraste radical con la clasificación en la que aparecía el 🐼.

most viral emojis with thresholds on number of posts and standard deviation


Conclusión

Espero que, a través de este ejercicio de minado de datos, haya podido mostrarte que no siempre se puede confiar ciegamente en los resultados de tu visualización de datos. Lo que debes hacer en su lugar es adoptar una perspectiva crítica con los datos y, si es necesario, aplicar restricciones para apreciar mejor la realidad de los resultados.

En un análisis futuro comprobaré si existe una correlación estadísticamente significativa entre estos emoticonos y las reacciones observadas.

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Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas es doctor en marketing y dirige la agencia de estudios de mercado IntoTheMinds. Sus principales campos de interés son BigData, comercio electrónico, comercio local, HoReCa y logística. También es investigador de marketing en la Universidad Libre de Bruselas y ejerce de entrenador y formador para varias organizaciones e instituciones públicas. Se puede contactar con él por correo electrónico o Linkedin.

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