Los medios de comunicación son los principales generadores de contenido noticioso en cualquier parte del mundo, incluso son considerados el cuarto poder; es a través de ellos que se construyen o destruyen reputaciones. Por esta razón son tan importantes. Para los políticos, los
medios son la herramienta más eficiente para darse a conocer, es decir, a través de sus acciones buscan posicionarse en la agenda pública nacional. Los datos nos han
demostrado que entre mayor sea su cobertura en medios nacionales, mayor será su reconocimiento y eso tiene grandes beneficios. Los invito a hacer la siguiente reflexión: ¿recuerdan el nombre de los últimos cinco Presidentes de México? La respuesta probablemente es sí. ¿Recuerdan los nombres de los secretarios de Hacienda o gobernación de las últimas cinco administraciones? Probablemente, la respuesta sea no. En gran parte, esto tiene que ver con la cantidad de cobertura mediática que tuvieron unos y otros. Como ejemplo más reciente, la noticia más mediática en la historia es el COVID-19.
A.R.M.A. sirve para medir, comparar, contrastar y comparar tendencias mediáticas. La Central de Inteligencia Política realiza el análisis de reputación mediática de actores (A.R.M.A.). ¿Pero qué mide A.R.M.A? Medimos la cantidad de cobertura mediática que recibe cada actor para determinar qué tan lejos llega la información. ¿Cómo hacemos la medición? Contamos con la base de datos más grande del país, agregamos toda la información noticiosa que generan los medios tradicionales (televisión, radio, impresos y revistas) e incluimos a los medios digitales. En total monitoreamos más de 15,000 medios. Desarrollamos algoritmos e inteligencia artificial para procesar grandes volúmenes de contenido a través del big data y convertir la información en conocimiento.
Si hoy le preguntaran a cualquier departamento de marketing o comunicación en qué programa noticioso quisieran que su noticiera saliera, todos contestarían en el que tuviera mayor audiencia. La respuesta es obvia porque sería donde mayor exposición tendría su producto o cliente. ¿Cómo innovó A.R.M.A? El contenido noticioso lo tratamos como si fuera publicidad, es decir, dependiendo el espacio noticioso en el que son mencionados los actores públicos se asigna un “valor comercial” a las notas, esto nos sirve para ponderar el contenido de manera objetiva. No vale lo mismo una nota en el noticiero estelar de televisión que una mención en la página ocho de un medio impreso o una entrevista en un programa de radio. Por ejemplo: si la cobertura mediática del candidato “A” vale el equivalente a 100 millones de pesos y la cobertura mediática del candidato “B” vale 200 millones de pesos, esto significa que el candidato B tuvo el doble de cobertura que el candidato A. Muy importante: Esta metodología NO significa que hayan pagado por la cobertura. Simplemente es la métrica imparcial que usamos para entender las coberturas noticiosas.
Naturalmente cuando vemos una gráfica en un medio con nombres de actores políticos, lo primero que pensamos es en una encuesta. Visualmente las gráficas son la herramienta perfecta para entender patrones, tendencias, relaciones y estructuras de datos. No debemos confundir confundir A.R.M.A. con encuestas, pues son cosas totalmente diferentes. ¿Qué hemos detectado y descubierto con A.R.M.A.? Entre mayor es la exposición mediática de cualquier político sus preferencias en las encuestas también lo son. Si les pidiera que pensaran en cualquier refresco posiblemente casi todos pensaríamos en la botella roja con líquido negro. Los políticos buscan ese mismo efecto.
La Central de Inteligencia Política cuenta con la base de noticias más grande del país. Esto
significa que las computadoras nos permiten tener muchos “ojos” y “oídos”. En otras palabras, la base nos da la flexibilidad de analizar información sobre cualquier tema,
incluyendo: Presidente, secretarios de estado, gobernadores, alcaldes, legisladores, SCJN, INE, feminicidios, corrupción, entre muchos otros.
POR JUAN RICARDO PÉREZ ESCAMILLA GONZÁLEZ
EL AUTOR ES COFUNDADOR DE ORACULUS.MX.
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