Klout, una herramienta falsa para medir la influencia

Tenemos fiebre de métricas y estamos cayendo en esas tensiones que nos da ese “espejo” de las métricas (Espejito..espejito quien es más guapo de los dos). Creo que estamos llevando un mal camino en cuanto a las métricas de influencia que están apareciendo en  Social Media:

a) La comodidad ante el uso de herramientas de terceros (y además muchas de ellas gratuitas) para medir una organización que tiene sus particularidades y un capital social que está en la bese de sus fortaleza. Estas herramientas de terceros son opacas y no podemos adecuar su algoritmo a nuestras necesidades.

b) Todos (o casi todos los Social Media tienen características de red social y como tal medible. Se le pueden aplicar la metodología y medidas del análisis de redes con herramientas que nos extraen los grafos de nuestra red. El problema: que no es tan fácil extraer los datos (también con herramientas de terceros con unas características específicas (NameGenWeb y netvizz) y no son open. Y si se extraen no los trata como base de datos relacional o soportando por ejemplo Neo4j.

Alternativa a Klout con PeerIndex

Métricas hechas con PeerIndex

Vamos a tratar el archiconocido Klout, que en este día dice que ha optimizado y mejorado el algoritmo opaco. No se si estamos un poco todavía maravillados desde este país por las nuevas herramientas que van surgiendo, pero no hay críticas al respecto viendo del cluster marketiniano. En el mundo anglosajón predominan las críticas y no es una herramienta querida por algunos analistas de Social Media. Al final dejo algunas referencias sobre el tema. El CEO de la empresa, Joe Fernandez, tuvo que salir al paso ante periodístas y bloggers para desmentir algunas de las afirmaciones que se habían vertido sobre Klout y creo que con mucha razón esas críticas.

 Las puntuaciones de Klout

La puntuación de Klout es una métrica calculada sobre toda la actividad de sus medios sociales (van por ahora 12 medios y no deja poner enlaces por sindicación a blogs). Klout muestrea una variedad de actividades en las que se puede involucrar una persona, desde entradas y número de seguidores en Twitter hasta la actividad en Facebook y algunas otras redes. En total según cuenta Jason Keath son más de 30 variables. Las fuentes de sus datos pueden ser mejores que las que están disponibles para los “simples mortales”. Tienen un acceso al feed de Twitter completo y sus modelos de negocio intercambian el acceso a las puntuaciones de Klout para que pueda acceder Klout a los datos personales del usuario.

Klout aplica una fórmula propietaria y nada transparente para pesar todos sus usuarios sobre una escala de porecentajes, con celebridades como @ladygaga que encabezan la escala de casi del 100% (actualmente 92), una fuerte “clase media” que anda en en el rango 30%-70% y la mayoría de usuarios despreocupados de Twitter  y situados muy por debajo de esta marca.

Dice el CEO de Klout que tiene muchos ingenieros y eso lo hace más riguroso :(( . Y me pregunto ¿por qué no sociólogos, antropólogos y economistas que tienen larga tradición de haber trabajado en estudios analíticos y le dan otra perspectiva?

¿Puede influir en Klout en la medida de algo? Quién sabe. De todo lo que he visto, sí. Pero es bueno para ello? No lo es. La mayor acción o clusterización es que hay un montón de influencias por ahí con resultados que no son tan altos. Todo se reduce al contexto chato y la toma de decisiones humanas basadas en los resultados que están creando.

Lo que Klout ha hecho es poner una cantidad masiva de datos en conjunto de una manera muy estratégica. Y una gran cantidad de datos que es muy conveniente para las situaciones de mercadeo. Creo que los productos de cualquiera de marketing en línea debe prestar atención a Klout y en busca de una oportunidad de utilizar sus datos, pero de forma crítica con esta herramienta por sus condiciones poco solventes para moldear y personalizar.

Críticas a Klout 

Geoff Livingston plantea 5 problemas  que están en Klout y no creo que se hayan solucionado ni con esta última actualización del algoritmo:

1) Se carece de un análisis cualitativo. Se trata de un algoritmo (pedestre) que no mide con precisión las relaciones y sus propiedades y que es propio del análisis de redes. Es más fácil poner un resultado cuantitativo y a correr. Las medidas profesionales de centralidad, poder e influencia tienen muchos matices y se debe “vocalizar en un punto en un área o punto concreto de la red-contigo para ver los resultados. Tan importantes son los nodos centrales como los periféricos en esas interacciones dadas.

2) Es un algoritmo roto (y de poco alcance), ya que la realidad de muchos autores que han influido ampliamente en personas no se toma en cuanta por que no “juegan” con las variables de Klout. Los algoritmos de este tipo deben ser holísticos. Esa influencia tácita no se mide. Por ejemplo, Clay Shirky con una gran influencia en los Social Media y con dos libros de impacto tiene sólo 30. O juegas a su juego o nada. Podría nombrar muchos más casos. Quien se tome a pies juntillas la calificación de Klout será contraproducente para su propia organización. Se tu mismo y no vayas por la vida con la legua fuera para conseguir subir.

3) Quieren influenciar a las organizaciones y toman el camino de respuesta no-confiables, diciendo lo que quieren oír los usuarios seguidores de la empresa, sin que sea esa la realidad. Aquí en España, por nuestro carácter, también ante esto dudamos. Somos personas que desconfiamos a primera instancia.

4) La comercialización de Klout hecha a partir de dar bonos y billetes de avión a los más posesionados arriba del todo en la lista. Algo totalmente estúpido y que crea una cultura tan jerárquica y de clase que en una sociedad red es volver y retroceder para atrás.

5) Las críticas que recibe son hechas sólo con comentarios, pero no se han puesto manos a la obra. Quedarse en las palabras no es un buen ejemplo.

6) Estrategia de cambio. Haz un cambio que parece razonable (como el hecho ayer) para que todo quede igual y acalles las críticas. Como no podemos ver en el algoritmo lo que se ha cambiado nos deja como estábamos.

No soy una persona que critique por criticar, pero esto me parece un abuso a mano levanta para beneficio propio. No tiene pies ni cabeza con respecto a la manera de medir la influencia y centralidad/poder que han desarrollado economistas, antropólogos, sociólogos desde principios de siglo XX cuando Jacob Moreno inventó la sociometría. Yo creo, que debemos tomar una posición distante ante toda esta fiebre de posicionamiento y de medidas. Como alternativas tenemos a Kred y PeerIndex (este último mide la actividad, audiencia y autoridad y que merece la pena probarlo). No creo de todas las maneras conveniente usar en una organización, sea empresarial o no, este tipo de herramientas de terceros.

ALTERNATIVAS

Las alternativas sería pagar por herramientas más caras como Radian6 (que tienen una mayor flexibilidad) o ajustarse al capital humano y las redes que tiene la propia organización para crecer midiendo y creando un algoritmo si es preciso para aplicarlo a herramientas de análisis de redes como Gephi, Netminer, NodeX, Pajek, Ucinet, etc. Esta creo que es una solución rentable mientras no se cambie mucho la API del servicio de Social Media. Mucho más precisa, centrada y localizada en el tipo de centralidad y dentro de un contexto determinado. Creo que estamos tomando un camino “sin control” y de tierras movedizas para empresas y organizaciones serias que quieran hacer medidas serias. De esta manera como en blog de RSA Projects se genera una sociedad de castas.

Actualización:

Otras alternativas a probar y que utilizan sólo Twitter para medir posición, influencia y poder del usuario:

* Twittalizer. No tengo muchas noticias de él y de su funcionamiento. Si alguien quiere comentarlo.

* TweetLevel y su metodología de análisis.

* Tweet Grader y la explicación de su funcionamiento (Gracias Eduardo Woo por el aporte). Creo que está empezando y le faltan ajustar métricas. Es bueno que se centre sólo en Twitter y en su explicación deja muy poco entrever como funciona el algoritmo.

Referencias:

5 thoughts on “Klout, una herramienta falsa para medir la influencia

  1. Para mí klout solo genera egosistemas, solo me ha ayudado a ver agrupas a “tribus” a determinados grupitos. Me fío más de Peerindex, pero como no es tan generoso con los números y no coopera tanto con el autobombo no es tan popular ni querido.
    Igualmente considero que la herramienta ideal no existe, radian6 incluida, yo voy aprovechando la parte de datos que me son útiles y combino varias.

  2. Tienes toda la razón Arantxa. No hay nada perfecto y lo que más se acerca es lo que haces…reorganizando los datos. Y el ego es el elemento que a veces si se toca bien en el desarrollo de aplicaciones se hace masivo y penetrante entre las personas sin saber las consecuencias que trae. Gracias por tu contestación.

  3. Estoy de acuerdo con Fernando, la fiebre de la métrica te deja ver el arbol pero no el bosque. Si bien es cierto tanto redes sociales como Facebook, plataformas de informaciòn como Twitter y sistemas de administración de contenido como WordPress generan mucha información que medir, el problema son las herramientas que se usan y lo poco estadarizado de ellas.

    Además del factor humano en cuanto al “interés” de que “medir”. Confieso que las uso, las pruebo y las promociono para que otros se hagan su propia idea en relación a estas herramientas, pero no confio en sus resultados. Paralelo a ello voy armando mi propia pseudo herramienta; una hoja de cálculo, una base de datos, algunos script y macros.

    Lo que si tengo claro es que yo siempre seré más honesto que cualquier empresa de métrica obligada a ganar dinero y/o salir a la bolsa.

  4. Bueno.. Esto de “decir lo que quieren escuchar” es viejo como el mundo. Mas allá de las redes sociales, las empresas que se han ocupado de realizar encuestas (incluso callejeras), mas que proveer datos sólidos, marcan tendencias. Y para eso las contratan.
    Pensando en esto me pregunto: podrá llegar a existir realmente alguna herramienta que mida influencias -y mas que eso, tal vez construya “mediciones para influenciables”-. . . que sea confiable?

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