Yaiza Martinez 
La atención colectiva es esencial en la era de la información, en la que millones de personas se ven invadidas a diario por mensajes. Por tanto se ha investigado cómo se extiende la atención de los usuarios de Internet hacia nuevos asuntos u objetos y como se desvanece dicha atención con el paso del tiempo entre una gran cantidad de población.
Los investigadores Fang Wu y Bernardo A. Huberman, del Information Dynamics Laboratory de la compañía HP en Palo Alto (California), han analizado la dinámica de la atención colectiva entre millones de usuarios de una web interactiva, digg.com.
Esta web está dedicada a noticias sobre ciencia y tecnología, que además combina el bookmarking (almacenamiento de cierta información para su uso en un futuro) social, el blogging (un blog es un sitio web periódicamente actualizado que recopila cronológicamente textos o artículos de uno o varios autores, apareciendo primero el más reciente) y la sindicación (redifusión de contenidos) con una organización sin jerarquías, con control editorial democrático.
Los relatos de noticias y sitios webs son enviados a digg.com por los usuarios para luego ser mostrados en la página principal por medio de un sistema basado en el ranking de usuarios. Esto difiere del sistema de jerarquías editoriales que emplean otros muchos sitios. Digg.com no es el único modelo de Internet interactivo, existiendo otros con procedimientos similares de divulgación de contenidos como meneame, uno de los más populares y considerado el digg español.
Tiempo natural de atención
En un informe titulado Novelty and Collective Attention los investigadores afirman que el resultado de sus observaciones en dicha página, y de las reacciones y actividades de sus usuarios, pueden describirse a través de modelos dinámicos caracterizados por un único factor de novedad. Las medidas indicaron que esa novedad entre grupos decae con un crecimiento exponencial expandido, lo que sugiere la existencia de una escala de tiempo natural tras la que la atención decae.
La importancia de conocer estas tendencias en la atención colectiva radica en que esta información ayuda a la toma de decisiones y a la expansión de ideas en la Red. La cuestión, afirman Wu y Huberman, ya había sido estudiada en un nivel individual o de pequeños grupos por psicólogos, economistas o especialistas en marketing y publicidad, pero actualmente aún hay carencia de investigaciones y resultados empíricos con grandes grupos en entornos en red naturales, no de laboratorio.
Conocer los hábitos de los usuarios a gran escala también ayuda a la propagación de información en las redes sociales, determinando la efectividad de la publicidad y del marketing viral. El marketing viral explota redes sociales preexistentes para producir incrementos exponenciales en «conocimiento de marca», mediante procesos de autoreplicación viral análogos a la expansión de un virus informático. Se suele basar en el boca a boca mediante medios electrónicos. Usa el efecto de «red social» creado por Internet y los modernos servicios de telefonía móvil para llegar a una gran cantidad de personas rápidamente).
Descripción del proceso
Para comprender el proceso que subyace a la atención en grupos grandes de usuarios sobre algún aspecto de Internet, los autores utilizan el ejemplo de una historia nueva: al principio la leen unos cuantos que pueden pasarla a otros, que a su vez la pasarán a otros. Si, finalmente, muchas personas comienzan a fijarse en ella, la historia aumentará gradualmente su presencia en el medio.
En otras palabras, cuanto más popular se vaya haciendo una historia, más rápidamente se extenderá. Este crecimiento está contrarrestado por el hecho de que la novedad de una historia tiende a desvanecerse con el tiempo, a la vez que la atención que la gente le presta.
El proceso se vuelve más complejo en el contexto real, en el que aparecen múltiples historias simultáneamente, entre las que los usuarios deben elegir. Los científicos han analizado los patrones de comportamiento al respecto de un millón de personas interactuando con las noticias de digg.com, website cuyos contenidos vienen a su vez determinados sólo por sus propios usuarios.
Modelo teórico
Así, han podido determinar el crecimiento y decaimiento de la atención hacia miles de historias nuevas y validar un modelo teórico que predice tanto las dinámicas como la distribución estadística del tiempo de vida de las noticias.
La website estudiada, digg.com, permite a los usuarios proponer nuevas noticias que hayan descubierto en Internet. Las novedades aparecen inmediatamente en una webpage depositaria llamada “Upcoming stories” donde el resto de los internautas pueden encontrarla y, si quieren, añadirle un “digg”. El número digg se muestra junto al titular de la noticia, señalando el número de usuarios que la han “diggeado” (votado).
Si una de estas novedades no recibe suficientes diggs en un periodo de tiempo concreto, desaparece de la sección de “Upcoming stories”, pero si, por el contrario, recibe los diggs necesarios, se convierte en popular y pasa a la portada de la web que, como tiene un espacio limitado, sustituye cada cierto tiempo las noticias más antiguas por las nuevas. Si una noticia es de las más populares pasa a otra sección de la portada, al “Top 10”, y allí permanece durante un largo periodo de tiempo.
Los científicos han utilizado el número de diggs como núcleo de estudio de las tendencias de los usuarios, generando ecuaciones descriptivas del proceso de vida/muerte de las noticias, relacionado éste con la atención que reciben. Asimismo, midieron el histograma de los diggs finales de las 29.864 noticias más populares de 2006 y de 1.110 noticias de enero de 2007 minuto por minuto estableciendo que el crecimiento de popularidad de una noticia en el tiempo se reducía habitualmente por la decadencia de su novedad.
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