Whatsapp se cae, ¿y ahora qué?

Wednesday, 10 May 2017

Whatsapp se cae, ¿y ahora qué?

Escrito por Raúl López y Luis Suárez, becarios en LUCA.

Pocas personas quedan en nuestra sociedad que no conozcan WhatsApp y su utilidad. La aplicación permite a miles de millones de personas estar conectadas y compartir su día a día. Por tanto, una repentina ausencia de este servicio es capaz de provocar una reacción en cadena. Y si un canal de comunicación falla, siempre se pueden recurrir a otros alternativos. Cuando esta red tiene algún problema la primera reacción es acudir a otras redes sociales para comunicarse.


El pasado 3 de mayo sucedió tal ausencia de servicio (para más de uno una auténtica catástrofe). El servicio de WhatsApp se detuvo durante 3 horas, entre las 9 y las 12 de la noche aproximadamente. Desde LUCA hemos utilizado este hecho para hacer un pequeño estudio de cómo los usuarios sienten la necesidad de comunicarse y se "mudaron" a otra gran red social, Twitter, para compartir sus impresiones con sus contactos y al público en general. El estudio incluye también una aproximación al análisis de sentimiento de los tweets escritos durante esa noche.

Figura 1: Evolución de cantidad de tweets con el término 'whatsapp' durante la caída del servicio



















Nos hemos basado en los tweets compartidos en España que contenían el término 'WhatsApp'. Para poder observar bien los efectos de la caída del servicio se recuperaron los tweets comprendidos entre la madrugada del día 3 hasta la tarde del día 4. El dataset final contiene entonces información sobre el sentimiento, país, comunidad autónoma desde la que se envió, el idioma, etc.

Visión cuantitativa


Haciendo seguimiento de la evolución temporal del número de tweets que se enviaron antes, durante y después de la caída del servicio, podemos encontrar claramente la hora donde se registraron mayor número de tweets por minuto.

Figura 2: Dashboard de actividad en Twitter desde la madrugada del día 3 hasta la tarde del día 4

En la Figura 2 se pueden apreciar a simple vista varias fases. Durante todo el día 3 la cantidad de tweets sobre el servicio es baja. Éste sería el nivel normal de tweets relativos al término 'whatsapp'. En torno a las 9 de la noche encontramos un primer pico que coincide con la caída del servicio. Tras esto se aprecia un efecto bola de nieve, llegando a las 10 y media de la noche al pico de actividad con 874 tweets en ese minuto. Durante todo el periodo sin servicio se enviaron más de 74.000 tweets, es decir, en torno al 75% de los tweets enviados en el segmento de tiempo estudiado con el término Whatsapp.

El efecto de la caída también se puede apreciar en la mañana del día 4, donde las redes sociales seguían comentando el suceso. Comparando ambas mañanas, la del día 3 y la del día 4, se aprecia un incremento del número de tweets de un 800%.

Figura 3: Actividad en Twitter por comunidades autónomas

Visión cualitativa


En cuanto al impacto que tuvo la caída del servicio sobre los usuarios de esta aplicación, hemos obtenido un análisis del sentimiento de los tweets emitidos por cada usuario. Un algoritmo de clasificación es el encargado de categorizar cada tweet asignándole la etiqueta positivo, negativo o neutro.

En la Figura 4 nos centramos en el pico de actividad máxima comentado anteriormente. Se puede ver que el número de tweets etiquetados como neutros es significativamente superior al resto. En principio esto puede indicar que la caída no le va a causar a WhatsApp un daño relevante en su reputación.

Figura 4: Análisis de sentimiento en el pico de actividad máxima

Aún así, hay que destacar que el número de tweets negativos supera con creces el número de tweets con un sentimiento positivo, algo predecible dado el gran uso de esta aplicación.

Una vez el servicio se restableció y los usuarios en España empezaron su nuevo día, la actividad en torno al término 'whatsapp' seguía siendo relevante como ya se ha comentado anteriormente. En esta segunda etapa el sentimiento sigue siendo mayoritariamente neutral nuevamente, aunque en esta ocasión la diferencia entre tweet con sentimiento negativo y sentimiento neutral es mucho menor.

Figura 5: Sentimiento una vez restablecido el servicio

El tweet que más impacto tuvo durante todo el incidente de WhatsApp en España fue el compartido por la Policía Nacional, invitando a los usuarios a no perder la calma y aprovechar para hablar con las personas que conviven contigo en tu hogar.

Figura 6: Tweet más compartido durante la caída del servicio WhatsApp

Efectivamente, de este pequeño estudio podemos deducir que ante la caída de un servicio de comunicación tan usado como Whatsapp, otras redes sociales se hacen eco de la caída llegando a establecer una conversación masiva. Sería muy interesante ver si los usuarios que utilizaron el hashtag son tuiteros recurrentemente o con la caída del servicio acudieron a esta red social como excepción. Verdaderamente, el hombre es un animal social por naturaleza. Incluso aunque sea para comunicar que no puede comunicarse. 

3 comments:

  1. cómo hacen estos análisis? donde pueden hacer estas consultas acerca de todo lo escrito en twitter? están almacenando toda la información ustedes ???

    ReplyDelete
    Replies
    1. Todos los datos son abiertos y accesibles para cualquiera. Quizá la única barrera sea la del conocimiento de uso de APIs y librerías a parte de un mínimo conocimiento, también, de análisis de datos.

      Te animo a informarte y probar por tu cuenta. Cuando le pillas el truquillo es un vicio! Uno se da cuenta de que, como dice el nombre de este blog, los datos nos hablan y muchas veces nos dicen cosas que nunca imaginaríamos.

      Un saludo,

      David H.

      Delete
  2. Muy buena pregunta. Imagino que puedes descargarlo usando la API de Twitter y filtrando por hashtag imagino, puedes investigar sobre NLP (Natural Language Processing) y sobre "Análisis de sentimientos en Twitter"

    Un saludo!

    ReplyDelete