Midiendo el impacto de los medios
La participación activa de
las personas es uno de los componentes centrales de una democracia que
funcione. King et al. Realizó un experimento aleatorio en
el mundo real en los Estados Unidos para comprender el efecto causal de las
noticias sobre el aumento de la discusión pública de un tema específico (ver el
Policy Forum de Gentzkow). Las publicaciones en redes sociales aumentaron
en casi un 20% el primer día después de la publicación de noticias sobre una
amplia gama de temas. Además, los puestos se distribuyeron de forma
relativamente pareja a través de afiliación política, género y región de los
Estados Unidos.
Abstracto
Demostramos que la
exposición a los medios de comunicación hace que los estadounidenses adopten
posiciones públicas sobre temas específicos, se unan a las conversaciones sobre
políticas nacionales y se expresen públicamente -todos los componentes clave de
la política democrática- con más frecuencia de lo que lo harían de otra
manera. Después de reclutar a 48 medios de comunicación en su mayoría
pequeños, elegimos grupos de estos medios para escribir y publicar artículos
sobre temas que aprobamos, en fechas que asignamos al azar. Estimamos el
efecto causal sobre las medidas proximales, como las páginas vistas de sitios
web y la discusión en Twitter de los temas específicos de los artículos, y los
distales, como las conversaciones nacionales de Twitter en áreas de políticas
generales. Nuestra intervención aumentó la discusión en cada área de
política amplia en ~ 62.7% (en relación con el volumen de un día), lo que
representa 13,166 mensajes adicionales durante la semana de tratamiento, con
efectos similares entre los subgrupos de población.
Los campos de la
comunicación política en general y los efectos de los medios en particular son
amplios, profundos, metodológicamente sofisticados y centrales para las
ciencias sociales. Han cubierto la persuasión ( 1 ), el establecimiento
de agenda ( 2 , 3 ), la formación de
actitudes ( 4 ), la difusión, el
control ( 5 ), el cebado y la
agenda ( 6 ), el encuadre del
problema ( 7 ) y muchos otros temas,
y construido sobre una amplia gama de tradiciones intelectuales [( 8 ), p. 174].
Nos enfocamos aquí en un
aspecto de la comunicación política con especial relevancia para el estudio de
la democracia representativa: cómo los medios de noticias activan la expresión
pública, lo que hace que los ciudadanos debatan sobre temas importantes de
política y política como parte de la "conversación nacional"
colectiva y continua. una democracia que funcione bien, más grande que la suma
de actitudes y comportamientos individuales, requiere una discusión pública y
compromiso entre los ciudadanos sobre los principales asuntos del día ( 9 - 11 ). De hecho,
"la participación política no se trata simplemente de tratar de influir en
las políticas sino también de tratar de inducir a otros a participar y dar
voz" ( 12).) Aunque los
gobiernos pueden descartar fácilmente la opinión de cualquier individuo, la
expresión pública colectiva tiene un poderoso impacto en el comportamiento de
los funcionarios del gobierno y las políticas públicas que promulgan. El
poder de la expresión colectiva es una característica central de la democracia
representativa, en la que "cuanto más las personas conocen las opiniones
de los demás, más fuerte es el incentivo para que los que gobiernan tomen en
cuenta esas opiniones" ( 13 ) y la autocracia
( 14). , 15 ). Los ciudadanos
pueden unirse a esta conversación nacional para deliberar ( 16 ) o simplemente para
"dar testimonio" en presencia de otros ( 17 ).
Así estudiamos los efectos
de los medios sobre la noción clásica de opinión pública expresada, un concepto
anterior a la investigación de encuestas modernas, y con un enfoque no en
cambios en el comportamiento o actitudes individuales sino en el contenido de
la conversación nacional ( 18 , 19 ) . En el pasado,
esta discusión solo podía medirse recolectando "eventos más
divertidos" ( 20 ), escuchando
conversaciones en el pasillo y la cena, leyendo editoriales de periódicos y
folletos políticos, o escuchando discursos de las plazas públicas. Hoy,
podemos aprovechar el hecho de que gran parte de la conversación se ha
trasladado a, y está registrada en, los 750 millones de publicaciones en redes
sociales que aparecen públicamente en la web todos los días.
Desafortunadamente, estimar
el efecto de los medios de comunicación es extremadamente desafiante [( 21), pag. 267]. Las
becas que datan de hace más de un siglo han tenido que lidiar con una
endogeneidad severa porque los medios de comunicación son negocios que compiten
por los lectores y satisfacen sus intereses. La aleatorización a gran
escala del contenido informativo es normalmente imposible debido a los altos
costos, la inviabilidad logística, e incluso a una mala comunicación continua
entre las comunidades periodística y científica con respecto a las normas de la
primera y los objetivos de esta última. Incluso si la aleatorización es
posible, evitar los efectos secundarios es difícil porque cualquier
intervención en los medios puede afectar a todos los posibles sujetos de
investigación en la nación simultáneamente. El resultado es a menudo
sesgos "profundos" en los efectos estimados, con una diferencia
superior al 600% de la verdad ( 22 , 23) dados los niveles comunes
de endogeneidad, error de medición y autoselección [ver también ( 24 )]. Estos sesgos
se han abordado en algunos de los estudios observacionales más creativos de las
ciencias sociales, aunque estos enfoques son adecuados para responder a ciertas
preguntas (como aquellas para las cuales los instrumentos están disponibles)
pero no a otras [por ejemplo, ( 25 - 32 )]. Los sesgos
también se abordan a través de elegantes experimentos y cuasi-experimentos, a
menudo posibilitados por el estudio de diferentes cantidades de interés, como
los efectos a nivel individual o, en ocasiones, los efectos sobre aspectos de
la conversación nacional ( 26 , 33 - 42 ).
Intentamos abordar estos
problemas metodológicos directamente mediante el reclutamiento de un gran
número de medios de comunicación que nos permitieron realizar un conjunto
inusual de experimentos. Desarrollamos e implementamos un diseño de
investigación "compatible con incentivos" que permite el control
experimental aleatorio completo en las manos de los investigadores, para que
podamos lograr nuestros objetivos científicos, y un control editorial completo
en las manos de los periodistas, encajando en sus costumbres familiares. y
prácticas, para que puedan participar. Cuarenta y ocho medios de
comunicación, en su mayoría pequeños, participaron en nuestra investigación [The
Progressive estaba cerca del tamaño medio ( 43)]. Diecisiete de estos
puntos de venta fueron parte de nuestros experimentos preliminares de prueba,
proporcionaron información y fueron útiles de otras maneras, y 33 fueron parte
del protocolo experimental que ahora describimos (de los cuales dos
participaron en ambas etapas en historias no relacionadas). Además, más de
una docena de otros proporcionaron información, asesoramiento o datos de
propiedad, pero no formaron parte de nuestras intervenciones aleatorias.
Nuestro trabajo fue ayudado
por el interés natural de los periodistas en comprender el impacto de su
trabajo. Sin embargo, también son competidores, tratando de llevarse el
uno al otro. La dificultad se ve agravada por el hecho de que les pedimos
a estos profesionales que tomen medidas que pocos periodistas han acordado,
para permitir que los investigadores participen de maneras que raramente
ocurren, y para compartir información privada con nosotros que ni siquiera
comparten entre ellos . También necesitábamos asegurar numerosos acuerdos individuales
y organizar la coordinación a gran escala entre las entidades competidoras
durante casi 5 años. Como tal, gran parte de nuestro esfuerzo implicó
construir relaciones, confianza y entendimiento común. Diseñamos nuestro
protocolo experimental para garantizar que se maximizaran tanto nuestros
objetivos científicos como los objetivos profesionales de los periodistas.
Una asociación de la
industria (The Media Consortium, que representa a algunos de nuestros puntos de
venta) nos ayudó a coordinar con los puntos de venta y recibió fondos para
ofrecer pequeños incentivos financieros a algunos puntos de venta, siguiendo
sus procedimientos de financiación habituales. Nuestro equipo de
investigación también recibió algunos fondos directos de la misma fuente. Para
proteger la integridad periodística de los numerosos profesionales que
participaron en nuestros experimentos y la reputación de sus publicaciones, no
revelamos los artículos específicos de nuestro experimento, que publicación
publica cada artículo, ni ningún aspecto de los datos potencialmente
identificable a nivel individual. nosotros colectamos. Conservamos todos
los derechos de publicación académica, sin ninguna revisión o preaprobación
requerida. Para mantener un alto nivel de realismo, intentamos garantizar
que los medios de comunicación siguieran sus procedimientos operativos
estándar, incorporando nuestro tratamiento dentro de sus rutinas
ordinarias. El protocolo resultante hizo que nuestro diseño sea más
costoso, logísticamente complicado y lleva mucho tiempo, pero debe ser más
generalizable y compatible con los objetivos y las normas de las comunidades
periodística y científica.
Realizamos una serie de
experimentos, cada uno de los cuales constituye una sola
observación. Nuestro protocolo de tratamiento para cada uno tenía cinco
partes. Primero, elegimos una amplia área de política de un conjunto de 11
áreas de gran importancia nacional y suficiente interés para nuestros medios de
comunicación: raza, inmigración, trabajo, aborto, clima, política alimentaria,
agua, política educativa, refugiados, energía doméstica producción y derechos
reproductivos ( 43). Combinando las 11
áreas de políticas juntas, en lugar de usar solo una, se amplía en gran medida
la representatividad de nuestro estudio al costo potencial de necesitar más
observaciones.
En segundo lugar, elegimos
un conjunto de medios informativos y las correlaciones de contenido inducidas a
través de ellos en formas que reflejan prácticas comunes. Algunas veces
denominado "periodismo de paquete", estas prácticas incluyen escribir
historias sobre los mismos temas, "apilarse" inmediatamente después
de que una historia se rompe por una salida, colaborando de vez en cuando y, a
veces, incluso co-autor de historias. Aunque este comportamiento a veces
se critica, los periodistas profesionales siguen estas venerables prácticas
para ayudar a contar historias y garantizar que lleguen a una amplia variedad
de audiencias diferenciadas. Simulamos los efectos del periodismo de
paquete siguiendo un procedimiento utilizado ocasionalmente por los puntos de
venta para colaborar antes de la publicación, según las reglas básicas
negociadas. Al utilizar un diseño de "gerente de proyecto", un
grupo de puntos de venta acuerda colaborar en una historia específica por un
tiempo limitado. Los puntos de venta participantes comparten información y
la publican simultáneamente, a menudo con ayuda de la tienda de alojamiento del
administrador del proyecto. Pueden ofrecer personal, información,
visualizaciones o materiales promocionales. Estos sitios ferozmente
independientes incluso aceptan delegar efectivamente aspectos de control
editorial al gerente de proyecto porque, además de aumentar su impacto
colectivo, cada sitio retiene la capacidad de optar por no participar si es
necesario. Este mecanismo le permite al gerente de proyecto un control
editorial completo sobre lo que se incluye en la colaboración, pero le da a los
puntos de venta un control total sobre lo que se publica. Un ejemplo
reciente prominente es la investigación ganadora del Premio Pulitzer
"Panama Papers" (ver bit.ly/kppapers y j.mp/papers). Desempeña
el papel de un gerente de proyecto, sin estar basado en uno de los puntos de
venta,
Intervinimos para cada
experimento con lo que llamamos un "paquete" de dos a cinco puntos de
venta (con una media de 3.1 en todos nuestros experimentos) en lugar de
uno. Para garantizar que los puntos de venta tuvieran experiencia en un área
de política elegida, así como el entusiasmo suficiente por el tema y sus
colaboradores, permitimos que los puntos de venta voluntariamente se unieran a
un paquete para cada experimento. Luego les pedimos que colaboraran como
lo harían normalmente en esta estructura familiar. Conservamos los
derechos de aprobación de la colaboración para satisfacer nuestros objetivos
científicos, y los periodistas y editores conservaron el derecho a optar por no
participar (antes de la aleatorización) para satisfacer las normas periodísticas; se
mantuvo una buena comunicación para ejercer estos derechos en la práctica.
En tercer lugar, si bien
controlamos la colaboración como suele hacer el gerente de proyecto, les dimos
a los periodistas la discreción que normalmente tienen. Para hacer esto,
le pedimos al paquete que seleccione un tema específico para los artículos que
sus miembros escribieron dentro del área de política elegida (planificando cada
publicación en un paquete para escribir un artículo). Por ejemplo, si el
área amplia fuera política de tecnología, el tema específico de los artículos
podría ser lo que piensan los conductores de Uber sobre permitir automóviles
sin conductor, o cómo un nuevo acuerdo comercial afecta la contratación en
firmas locales de tecnología en Filadelfia. Los artículos podrían ser
investigaciones a gran escala, periodismo basado en entrevistas, artículos de
opinión o cualquier otra variedad normalmente publicada por los miembros del
pack.43 ) determinaron que se
ejecutarían. Esto descarta historias basadas en noticias de última
hora. Nos reservamos el derecho de rechazar un tema si la elección del
paquete estaba fuera de nuestra área de política, o rechazar cualquier artículo
individual por una tienda de un paquete; los puntos de venta conservaron
el derecho de publicar lo que quisieran fuera de nuestro experimento. Como
arriba, una buena comunicación mantuvo a cada uno al mínimo.
En cuarto lugar,
implementamos un diseño experimental aleatorizado de pares combinados, que
tiene considerablemente más poder estadístico, robustez y eficiencia que los
diseños aleatorizados clásicos ( 43 , 44 ). Nuestra unidad
de tratamiento fue toda la nación durante una semana-experimento, siendo el
tratamiento un conjunto de artículos publicados por un paquete de puntos de venta
el día de la publicación (generalmente el martes) de la semana que nosotros
escogimos; esto nos permitió evitar los efectos indirectos o las
inferencias dependientes del modelo. Seleccionamos un par de semanas
consecutivas combinadas para la similitud del contenido de noticias previstas
( 43 ). Luego,
asignamos aleatoriamente una semana para ser la semana de
"tratamiento", durante la cual los miembros del paquete publicaron
sus historias, y una para ser la "semana de control" cuando se les
pidió que se comportaran como siempre ( 43)
Cada tienda luego
distribuía su contenido como lo haría normalmente, a través de su sitio web,
medios impresos, informes de video, podcasts de audio, etc. Como es típico de
todos los medios de noticias modernos, cada tienda también promocionó su
contenido con publicidad a través de redes sociales, Google AdWords, listas de
correo electrónico y técnicas de optimización de motores de búsqueda, entre
otros; los puntos de venta también a menudo se promocionan conjuntamente
con otros en el mismo paquete. Hasta donde podíamos decir, seguían las
mismas prácticas para los artículos de nuestro experimento que los que solían
ejecutar. También hicimos todo lo posible para asegurarnos de que las
áreas de política, los temas y los artículos elegidos no se distinguieran del
tipo normal y el flujo de artículos que aparecen en estos medios en el curso de
sus prácticas comerciales ordinarias [este resultó ser el caso ( 43)]. Hasta donde tenemos
conocimiento, ningún punto de venta recibió ninguna comunicación del lector
sobre un artículo o práctica que pareciera inusual o fuera de lugar.
Finalmente, evitamos
intervenir en cualquier punto de venta con tanta frecuencia como para
obstaculizar sus prácticas normales, cambiar el carácter de la publicación o
ser descubierto por los lectores. Es por eso que necesitábamos organizar
un gran grupo de puntos de venta desde el cual pudiéramos elegir diferentes
paquetes para cada observación, en lugar de usar un solo paquete pequeño de dos
a cinco puntos de venta repetidamente. Este procedimiento agrega
heterogeneidad causal y, por lo tanto, requiere una mayor n en general,
pero debe generar un efecto causal más representativo.
Debido a que el costo de
recopilar cada observación en nuestro diseño corresponde a un experimento
completo en la mayoría de los diseños, seguimos dos procedimientos adicionales
para reducir los costos: (i) Nos aseguramos de que reuniéramos solo la cantidad
de datos necesaria modificando el enfoque habitual para la inferencia
estadística a través de pruebas de hipótesis secuenciales, incluida una técnica
secuencial no paramétrica especialmente desarrollada para esta investigación
( 43 ); y (ii)
evaluamos múltiples implicaciones observables de nuestra intervención, en lugar
de solo una. Por lo tanto, Fig. 1retrata puntos que podríamos
medir en la vía causal desde la intervención de tratamiento (extremo izquierdo)
hasta nuestra variable de resultado final de interés (extremo derecho). El
primer enlace es el efecto causal de la intervención de tratamiento sobre la
cantidad de artículos publicados. Si descubrimos que dar instrucciones a
los sitios para publicar artículos en una semana determinada no tuvo ningún
efecto, sabríamos ser escépticos sobre el efecto de intención de tratar en las
publicaciones de las redes sociales. Este no es un paso determinista,
porque los eventos inesperados pueden causar que los medios publiquen en un
tema elegido más de lo esperado en cualquiera de las dos semanas. Los
medios de comunicación, como empresas competitivas en curso, a veces pueden
verse obligados a responder a eventos inesperados de maneras que violan un
protocolo experimental. Por suerte,n dado un nivel elegido de
incertidumbre.
.
Fig.
1El camino causal del tratamiento aleatorizado (primer punto) a la expresión
pública en áreas amplias de política (último punto).
La siguiente flecha en este
camino causal conecta artículos publicados a números de páginas vistas de
páginas web para los artículos que comisionamos y cualquier otro en la misma
área de políticas. La segunda flecha en la Fig. 1luego se refiere a un efecto
causal, que es positivo solo si más personas visitan las páginas con artículos
en el área de políticas durante las semanas de tratamiento que durante las
semanas de control. En nuestro diseño, la única forma plausible de que
nuestro tratamiento o la publicación de artículos noticiosos por parte de los
medios tenga un efecto sobre cualquiera de las medidas de expresión pública de
opinión es mediante al menos algunas personas leyendo los artículos,
generalmente en las páginas web de los puntos de venta. . Retratamos esto
en la figura por la ausencia de rutas, a través de páginas vistas de sitios web
de salida, desde el tratamiento aleatorio o artículos publicados hasta la
expresión en áreas de políticas generales en las redes sociales. Sin
embargo, las visitas a las páginas pueden hacer que los participantes en las
redes sociales se expresen públicamente sobre cuestiones amplias de política
nacional, ya sea como resultado directo (flecha curva en la Fig. 1).) o como resultado de leer
publicaciones en redes sociales escritas sobre el tema de los artículos
publicados (flechas hacia y desde "publicaciones sobre el tema").
Uno de los beneficios de
nuestros años de negociaciones resultó ser un alto cumplimiento experimental,
con 3.1 medios en cada paquete y 2.94 artículos adicionales publicados como
resultado de nuestras intervenciones, que tuvieron lugar entre octubre de 2014
y marzo de 2016. Nuestras reglas de detención secuencial de análisis resultaron
en 35 experimentos y, por tanto, n = 70 observaciones. Discutimos
análisis de incertidumbre detallados en ( 43 ), todos en la escala
de tasas de falsos positivos. Aquí, presentamos estimaciones causales en
la escala de nuestras variables de resultado y cantidades de interés para dos
conjuntos de resultados, cada uno de los cuales utiliza estimaciones basadas en
modelos y sin modelo.
La figura 2 informa estimaciones de la cantidad principal
de interés en nuestro experimento: el efecto causal promedio de un grupo de
periodistas que publican artículos, en un momento que determinamos al azar, en
qué medida los estadounidenses se expresan públicamente en la conversación
nacional en las redes sociales un amplio área de política de nuestra
elección. Se estimó el efecto causal de cada día en términos de un cambio
porcentual en las publicaciones de Twitter ( figura 2A ) y el número
absoluto correspondiente de publicaciones ( figura 2B ) para cada día
posterior a la intervención y el efecto total (el eje horizontal). Hacemos
esto con nuestro estimador basado en modelo (puntos rojos, cuadrado sólido para
total) y con nuestro estimador libre de modelo (círculos abiertos, cuadrado
abierto para total).
.
Fig.
2Efecto causal de los medios informativos sobre la expresión pública.
( A y B ) Los efectos se muestran en términos de cambio porcentual
(A) y cambio absoluto (B) en el número de publicaciones en las redes sociales
en un amplio ámbito de políticas. Los efectos aparecen como el porcentaje
de cambio en las publicaciones de las redes sociales para cada día de la
semana, estimado por nuestro estimador basado en modelo (puntos rojos sólidos)
y nuestro estimador libre de modelo (círculos abiertos) y el total general
(cuadrados sólidos y abiertos, respectivamente).
La figura muestra que
nuestro tratamiento experimental hace que el número de publicaciones en redes
sociales que aparecen en una amplia discusión del área de política nacional
aumente en un 19.4% el primer día después de la publicación, de acuerdo con
nuestro estimador basado en modelos ( Fig. 2A , punto rojo
izquierdo) . Desde el punto rojo en la misma posición en la figura 2B, podemos ver que los
usuarios de los medios sociales escribieron y publicaron un promedio de 4442
publicaciones adicionales únicamente como resultado de nuestra
intervención. Además, los mismos artículos continuaron teniendo efectos
durante el resto de la semana. En promedio, estos efectos disminuyeron con
la distancia desde el día de publicación, con un efecto de aproximadamente cero
en promedio para el día 6 [consistente con ( 45 , 46 ); ver también
( 47 )]. El efecto
total (Fig. 2, A y B , cuadrado
sólido en la parte superior derecha) indica que nuestra intervención
experimental en general provocó un aumento del 62.7% en las publicaciones de
redes sociales durante la semana en relación con el volumen promedio del día (o
10.4% con respecto a la semana completa) en promedio, en un área de política
económica, los estadounidenses escriben un total de 13,166 publicaciones
adicionales en redes sociales únicamente debido a nuestra
intervención. Las estimaciones de nuestro enfoque libre de modelo ( figura 2, A y B , círculos
abiertos y cuadrado abierto) ofrecen la ventaja de evitar supuestos de modelado
pero tienen la desventaja resultante de una mayor varianza. Sin embargo,
claramente transmiten el mismo patrón general en los efectos
causales. [Presentamos estimaciones detalladas de incertidumbre en ( 43). Además, dada la razonable
hipótesis de que el efecto causal varía suavemente durante los días de la
semana, el grado en que las estimaciones sin modelo (los círculos) varían en
función de los resultados del modelo (la línea) proporciona otra estimación de
la incertidumbre de nuestros principales efectos causales. Como se puede
ver desde esta perspectiva, estas estimaciones tienen niveles relativamente
bajos de dispersión (o incertidumbre) a su alrededor y están claramente por
encima de cero.
En la figura 3 , estimamos el
efecto de nuestra intervención en diferentes subgrupos que se expresan en una
amplia área de política. Los subgrupos que pudimos definir incluyen el
partido político (Demócratas, Republicanos, desconocido), género (hombres,
mujeres), región (Nordeste, Medio Oeste, Oeste, Sur) y grado de influencia en
Twitter (alto y bajo). [El partido, el género y la región de las
publicaciones en redes sociales se basan en metadatos de Twitter,
complementados por análisis de biografías de Twitter y estructuras de
seguidores; la influencia se basa en el número de seguidores y el gráfico
social ( 43 ).] Como referencia,
agregamos a cada gráfico una línea roja que representa todas las publicaciones
(tomada de la Fig. 2).), pero omitimos las
estimaciones sin modelo para la claridad gráfica. El resultado interesante
de este análisis es la falta de un resultado: la diferencia entre cualquier par
de subgrupos dentro de un panel es siempre pequeña (y nunca se puede distinguir
estadísticamente de cero). Aparentemente, la conversación nacional
realmente es una conversación, al menos entre aquellos que pueden participar en
las redes sociales; incluso si no interactúan entre sí, la evidencia
indica que están siendo influenciados de manera similar por los medios de
comunicación.
.
Fig.
3Efecto causal de los medios informativos sobre el cambio porcentual en las
publicaciones de medios sociales por partido político, género, región e
influencia en Twitter.
Los ejes se definen como en
la Fig. 2A .
La variable de resultado en
la Fig. 2 se basa en el número
total de publicaciones en un área de política amplia, y está diseñada para
medir la conversación nacional y cómo se ve afectada por nuestro tratamiento
aleatorizado. Presentamos otra implicación observable de los efectos de
los medios en la Fig. 4, contando solo el número
diario de autores únicos de publicaciones en lugar de la cantidad total de
publicaciones. Esta figura demuestra que más estadounidenses se
comprometieron con los artículos en esta área política (en lugar de que las
mismas personas publiquen más). El efecto causal de nuestra intervención
en el primer día fue un aumento del 23.9% en el número de autores únicos (que
representan 3287 individuos más) que participaron en la conversación nacional
en un área de política amplia; este efecto no cayó a cero hasta el quinto
día. Este resultado también hace que los robots sean menos propensos a dar
cuenta de nuestros resultados ( 43 , 48 ).
.
Fig.
4Efecto causal del tratamiento aleatorizado sobre el número de autores únicos
que se expresan en la misma área de política que la intervención.
Los efectos se muestran en
términos de cambio porcentual ( izquierda )
y números absolutos de publicaciones ( derecha ) para cada día (punto rojo) y total general
(cuadrado negro).
Nuestra intervención en los
medios noticiosos también cambió la composición de la opinión expresada en la
conversación nacional en 2.3 puntos porcentuales en la dirección ideológica
transmitida por nuestros artículos publicados; los individuos pueden o no
haber sido persuadidos a cambiar sus puntos de vista, pero el testimonio
general dado públicamente cambió notablemente ( 43 ). Los efectos
sobre otras implicaciones observables, incluidos los efectos en las páginas
vistas de sitios web y en la discusión sobre el tema específico de los
artículos, se describen en ( 43) En general, nuestros
experimentos revelaron grandes efectos de los medios de comunicación sobre el
contenido de la conversación nacional en 11 áreas importantes de política
pública, partido político, género, región y nivel de influencia
social. Los efectos positivos de los medios se han sospechado durante
mucho tiempo en la literatura, pero el gran tamaño de estos efectos se aproxima
incluso a algunas de las especulaciones (y acusaciones) de los críticos de los
medios.
Colocamos estos tamaños de
efecto en contexto y luego discutimos sus implicaciones. En primer lugar,
los temas de los artículos de nuestros tratamientos se limitan a aquellos sobre
los que los periodistas están dispuestos a escribir, y sus medios están
dispuestos a publicar, en momentos determinados al azar, días o semanas después
de su concepción. Además, la búsqueda de semanas para constituir buenos
pares emparejados, al servicio de la reducción del sesgo y la ineficiencia,
típicamente nos llevó a seleccionar períodos de noticias que se predijo que
serían relativamente "silenciosos" [predicciones que resultaron ser
relativamente precisas ( 43)]. Los efectos de los
medios durante otras semanas, como cuando los puntos de venta publican
historias para montar una ola de redes sociales virales o para satisfacer el
intenso interés de una noticia importante, pueden tener, por supuesto, tamaños
de efecto diferentes a los que informamos. Los tamaños del efecto y los
volúmenes iniciales para nuestro estudio son pequeños en relación con los
grandes eventos de entretenimiento (por ejemplo, son aproximadamente una
centésima del tamaño del frenesí de Twitter generado por un nuevo episodio de
la serie de televisión Scandal ; j.mp/SCandal). Aún así,
representan aumentos importantes y sustanciales en las discusiones de políticas
nacionales sobre asuntos importantes, e indican que los medios están causando
que muchas más personas se expresen públicamente (y con mayor frecuencia) sobre
tales asuntos de lo que sería el caso.
La intervención que
estudiamos fue el resultado de solo dos a cinco salidas de tamaño pequeño a
mediano. Para determinar cuáles podrían haber sido nuestros efectos si
hubiésemos reclutado puntos de venta más grandes, realizamos análisis
observacionales informales donde la aleatorización o una n grande
no era factible. Buscamos historias imprevistas del New
York Timessobre temas en los que Timeslos reporteros tomaron
otros medios o informaron sobre eventos sorpresa durante períodos con pocas
otras historias. Por ejemplo, encontramos una noticia sobre un artículo
académico previamente embargado sobre el fracking que afecta el agua potable,
en un momento en el que poco más en el área de política se estaba discutiendo
(j.mp/frackH2O). Observamos un aumento de 1 día en la discusión en el área
de política general de calidad del agua y cuestiones relacionadas de más del
300% (frente a un tamaño del efecto del 19% en nuestro estudio). Numerosas
cuestiones de política pública tienen mucha más visibilidad que el fracking,
muchas con "intervenciones" mucho más impactantes. Aunque se necesita
más investigación para confirmar este gran efecto, parece que algunos artículos
publicados pueden tener un múltiplo del tamaño de efecto ya grande que
encontramos.
Nuestros resultados deben
recordarnos la importancia de la conversación nacional en curso e
interconectada que tienen los estadounidenses sobre los principales asuntos de
política pública. Esta conversación es una característica fundamental del
gobierno moderno a gran escala, cuyo contenido tiene implicaciones importantes
para el comportamiento de los funcionarios públicos y las políticas
públicas. También encontramos -entre quienes participan en las redes
sociales- que los efectos de los medios son aproximadamente los mismos entre
ciudadanos de diferentes partidos políticos, géneros, regiones e influencia en
las redes sociales, apoyando aún más la idea de que la conversación es
verdaderamente nacional . Dado el tremendo poder de los medios de
comunicación para establecer la agenda para la discusión pública, las
perspectivas ideológicas y de política de quienes poseen medios de comunicación
tienen una importancia considerable para la naturaleza de la democracia y las
políticas públicas estadounidenses. El equilibrio ideológico en el
ecosistema de los medios de comunicación, entre los propietarios de medios de
comunicación, también requiere una atención considerable (49 ). La capacidad
de los medios para influir poderosamente en nuestra conversación nacional
también sugiere implicaciones profundas para futuras investigaciones sobre
"noticias falsas" que potencialmente tengan tamaños de efectos
similares ( 50 ) o
"burbujas de filtros" que potencialmente reduzcan o dirijan estos
efectos ( 51 ).
Los científicos sociales
han estado interesados desde hace tiempo en estimar el impacto de los medios
sobre cómo los estadounidenses participan en la conversación nacional sobre
asuntos importantes de política pública, pero otros asuntos importantes, como
los efectos de los medios en la formación de actitudes individuales y la
persuasión, también deben ser sometidos a experimentos aleatorizados. Del
mismo modo, se necesita más investigación en áreas más allá de las 11 áreas de
política que estudiamos. Los estudios también deben realizarse con
variables de resultado más allá de nuestras medidas específicas, más allá de
las redes sociales, y con medios de comunicación con diferentes perspectivas
ideológicas. Finalmente, aunque hemos podido estimar el efecto causal de
algunos de los medios noticiosos, no hemos medido la frecuencia con la que los
medios actuales se esfuerzan por mover a diferentes poblaciones de
estadounidenses para que se expresen sobre áreas políticas específicas.
Materiales
complementarios
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