Ansiedad, amor y sorpresa impulsan la viralidad en redes sociales, mientras ira, tristeza y alegría la frenan

Investigadores de la Universidad de Texas en Austin, en Estados Unidos, han observado que sólo algunas emociones ayudan a que las publicaciones se vuelvan virales y, por lo tanto, no todos los sentimientos son iguales cuando se trata de compartir en las redes sociales.

Las emociones positivas del amor y la alegría parecen tener mucho en común y, de igual manera, la ansiedad y la ira parecen ser hermanas emocionales cercanas. Pero en las redes sociales, emociones aparentemente similares pueden conducir a respuestas muy diferentes.

Según una nueva investigación de Yifan Yu, profesor adjunto de Gestión de Información, Riesgos y Operaciones en Texas McCombs, ciertas emociones tienen un impacto mayor que otras cuando se trata de cómo se difunden las publicaciones en las redes sociales.

"Algunas emociones, como la ansiedad y el amor, ayudan a que el contenido se vuelva viral, mientras que otras, como la ira o la tristeza, tienden a ralentizar las cosas", señala Yu, quien ha publicado su estudio en 'Information Systems Research'.

Su investigación también mapea cómo reaccionan los diferentes grupos demográficos a distintos tipos de emociones. "Personas de diferentes edades, géneros y círculos sociales se comportan de manera distinta cuando se encuentran con contenido emocional", afirma.

Él cree que sus hallazgos podrían ayudar a los creadores de contenido y a las plataformas a emplear las redes sociales de manera más efectiva.

ANALISIS DE MÁS DE 300.000 ARTÍCULOS DE REDES SOCIALES
Junto con los coautores Shan Huang de la Universidad de Hong Kong, Yuchen Liu de la Universidad de Florida y Yong Tan de la Universidad de Washington, Yu analizó 387.486 artículos en línea transmitidos por casi 7 millones de usuarios únicos en WeChat, una de las plataformas de redes sociales más grandes del mundo.

Utilizaron un léxico de palabras relacionadas con ocho emociones discretas para clasificar el contenido de cada artículo. Posteriormente, analizaron cómo se difundían en la red los artículos que contenían esas palabras, considerando factores como la amplitud y la rapidez con la que se difundían las publicaciones.

¿QUÉ DESCUBRIERON?
Los investigadores descubrieron que la ansiedad, el amor y la sorpresa tienen impactos positivos en la difusión de contenidos, mientras que las expresiones de ira, tristeza y alegría lo influyen negativamente.

Además, las personas mayores tienen más probabilidades de compartir artículos que expresan enojo o ansiedad, mientras que las más jóvenes se sienten más atraídas por contenido que expresa disgusto.

Asimismo, los usuarios con muchos amigos tienden a compartir artículos que expresan amor, ansiedad, anticipación o disgusto. Mientras que quienes tienen menos amigos son más propensos a compartir artículos que expresan enojo o sorpresa.

EMOCIONES SIMILARES, EFECTOS DIFERENTES
Una gran sorpresa, según Yu, es "cómo emociones similares pueden tener efectos totalmente opuestos en cómo se difunde el contenido". Por ejemplo, aunque tanto la ira como la ansiedad son negativas, las publicaciones que expresan ansiedad se propagan más que las que expresan ira.

Así, la ira suele percibirse como "reactiva o irracional". La ansiedad requiere "más tiempo y reflexión", y los usuarios pueden percibirla como "más fiable y útil" para compartir. "No solo importa si una emoción es positiva o negativa. Sino el tipo específico de emoción y lo que transmite al lector", añade el investigador.

Emociones como la ansiedad o el amor pueden impulsar a las personas a conectar, apoyar o advertir a otros. Otras, como la ira o la alegría, pueden resultar demasiado agresivas o egocéntricas, lo que hace que las personas sean menos propensas a compartir.

Yu espera que sus hallazgos puedan ayudar a los creadores a ser más conscientes del impacto del lenguaje emocional cuando crean contenido. Las plataformas pueden usar su investigación para desarrollar directrices de moderación de contenido, añade. "Usando nuestros modelos, las plataformas pueden detectar contenido con una expresión emocional excesiva y anticipar su probable patrón de difusión, lo que permite intervenciones oportunas", explica.

En su opinión, deberían prestar más atención al amor, la sorpresa y, especialmente, la ansiedad, ya que estas emociones pueden contribuir a grandes cascadas de información".

En última instancia, cree que su investigación "puede ayudar a que las redes sociales sean más seguras al ayudar a las plataformas a detectar mejor el contenido potencialmente dañino desde el principio y al respaldar políticas más matizadas, basadas en datos y efectivas".