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Creando a Donald Trump: Las apps en el discurso politico sobre el presidente de Estados Unidos.

Constructing Donald Trump: Mobile apps in the political discourse about the President of the United States

1. Introduccion

El impacto de los dispositivos moviles en todos los ambitos de la vida cotidiana los situa como un nuevo medio de comunicacion de masas (Ahonen, 2008) que satisface un elevado numero de necesidades. Su oferta de servicios se centraliza en las plataformas de distribucion de aplicaciones (a partir de ahora, apps) que incrementan las funciones originales de cada dispositivo movil. Las plataformas mas conocidas que han experimentado un significativo crecimiento en los ultimos anos son App Store (para dispositivos basados en iOS) y Google Play (para dispositivos Android). Por ejemplo, Google Play ha pasado de ofrecer 30.000 apps en marzo de 2010 a superar los 3.500.000 en diciembre de 2017 (Statista, 2017).

Esta situacion responde al interes de los desarrolladores y las posibilidades de negocio en un sector emergente y estable (Gunwoong & Raghu, 2014). La discusion academica al respecto ha abierto un conjunto de frentes tan amplio como el fenomeno en si (Katz, 2008), reconociendo sus caracteristicas distintivas como campo de investigacion autonomo (Taipale & Fortunati, 2014) con nuevas propuestas metodologicas (Boase & Humphreys, 2018). En ese contexto, la investigacion sobre apps es una linea emergente (Light, Burgess, & Duguay, 2016) que se ha centrado en ambitos como la salud (Carroll, Moorhead, Bond, LeBlanc, Petrella, & Fiscella, 2017), educacion (Crescenzi-Lanna & Grane-Oro, 2016) o comunicacion (Westlund, 2015; Silva & Lopez, 2017). Este conjunto de usos cristalizo en la practica politica con la apuesta de Obama por el uso de apps en las campanas de 2008 y 2012 (Shankland, 2008; Tau, 2012).

Una lectura que se ha complementado con el rol de las apps en relacion con el activismo (Yamamoto, Kushin, & Dalisay, 2013), la participacion electoral (Martin, 2014) o la satira politica (Gomez-Garcia & Cabeza, 2016). Las elecciones norteamericanas de 2016 culminaron este proceso reflejando la popularidad de los diferentes aspirantes a traves de su presencia en las plataformas de distribucion de apps (McCabe & Nelson, 2016), confirmando asi la relevancia de este nuevo escenario y sus contenidos que se inscriben en un contexto mas amplio que reconoce la capacidad transformativa de los medios sociales digitales (De-Aguilera & Casero-Ripolles, 2018).

Partiendo de ese escenario, este trabajo explora la construccion de la figura de Trump en el ecosistema de aplicaciones para dispositivos moviles. Sobre este objeto de estudio se articularon dos preguntas de investigacion en el marco del <<infoentretenimiento>> en Internet (Berrocal, Redondo, & Campos, 2013):

* PI1. ?A que perfil, motivaciones y propositos responden los creadores de apps sobre la figura de Donald Trump?

* PI2. ?Que tipo de mensaje plantean las apps mas descargadas sobre Donald Trump y cuales son los principales rasgos de su discurso?

De esta forma, el objetivo de esta investigacion es doble. Por un lado, se ofrece una aproximacion a uno de los aspectos menos visibles del fenomeno Trump que, por su novedad y singularidad, todavia no ha recibido atencion academica. Por otro lado, se responde al actual desafio metodologico que implica la investigacion sobre apps y sus desarrolladores (Light, Burgess, & Duguay, 2016) proponiendo, ademas, elementos para configurar un modelo de analisis.

2. Material y metodos

2.1. Estrategia y recopilacion de la muestra

La busqueda y seleccion de la muestra se realizo a traves del motor de busqueda de Google Play y Sensor Tower, una herramienta de monitorizacion de apps. No se incluyo App Store por la opacidad de la plataforma, que no refleja datos esenciales para esta investigacion como, por ejemplo, el numero de descargas de una app.

La busqueda se realizo a traves de un termino clave (Donald Trump) y se completo con las referencias vinculadas a partir de las sugerencias de la propia plataforma. La muestra comprendio 412 apps publicadas desde junio de 2015, cuando Donald Trump anuncio su candidatura a las primarias del partido republicano, hasta enero de 2018, cuando cumplia un ano como presidente. Este listado permitio elaborar una base de datos con toda la informacion que ofrecia la plataforma sobre cada una de las apps. Los limites del analisis de esta investigacion provienen de la fiabilidad de los datos proporcionados por la propia plataforma. La primera clasificacion de los resultados respondio al numero de descargas (de acuerdo a las franjas que reconoce la plataforma).

La Tabla 1 presenta la estimacion de que las apps que empleaban la figura de Trump habian superado los 37 millones de descargas a finales de mayo de 2018. Ademas, la distribucion de apps en relacion a su numero de descargas plantea un reparto desigual en el que el 99,2% de la estimacion de descargas se concentra en una cuarta parte de la muestra (n=117).

2.2 Procedimientos

El doble interes de la investigacion -creadores y mensajes- implico metodos diferentes. A partir de la base de datos de apps, se desarrollo un cuestionario cualitativo para determinar el perfil de los desarrolladores y una ficha de analisis cuantitativo de conte' nido, para el analisis del mensaje.

La construccion del perfil y la identificacion de las motivaciones de los creadores de contenido parten de la informacion disponible en Google Play y de un cuestionario propuesto a todos los desarrolladores de las apps que componian la muestra (n=376). Su construccion se fundamento en preguntas abiertas de tipo exploratorio, ya que se buscaba informacion sobre un hecho concreto sin conocer con antelacion todas las posibles respuestas. Se abordaban tres aspectos fundamentales: caracteristicas del desarrollo (personas vinculadas al proyecto, infraestructura y tiempos de produccion), motivaciones y propositos (para apostar por esta formula y tematica). El cuestionario recibio respuesta de 74 de los 376 desarrolladores. La interpretacion -exploratoria por la tasa de respuesta- se baso en marcos teoricos previos sobre la creacion de contenidos politicos para Internet (Neys & Jansz, 2010):

* Proposito informativo. El desarrollador queria ofrecer un servicio informativo sobre la figura de Trump y su actividad.

* Proposito expresivo. El desarrollador incidia en la singularidad del medio como vehiculo expresivo.

* Proposito persuasivo. El desarrollador buscaba expresar una opinion, participar en el debate publico o generar un clima de opinion en torno a Trump.

* Proposito movilizador. El desarrollador pretendia estimular una actuacion especifica en el contexto politico o social.

* Proposito comercial. El desarrollador participaba de la estrategia de emplear temas de actualidad con una logica viral para obtener beneficios economicos, visibilidad o autopromocion propia o de la app.

* Proposito ludico. El desarrollador pretendia ofrecer un entretenimiento a los usuarios de sus aplicaciones.

* Autorrealizacion. El desarrollador no considero las connotaciones del contenido y lo creo con un proposito formativo o hedonistico.

El analisis cuantitativo de las apps y la definicion de las variables discursivas se enmarcaron en el turno computacional (Berry, 2012) que plantea la necesidad, por parte de las ciencias sociales y las humanidades, de construir utillajes teoricos especificos para identificar los rasgos discursivos de las apps. El analisis solo se aplico a las apps mas populares (n=117) que fueron aquellas que superaron las 5.000 descargas a 31 de mayo de 2018.

La codificacion se realizo por dos investigadores asociados a traves de una ficha de analisis de contenido cuantitativo reglamentada en un libro de codigos. Se midio la fiabilidad inter-codificadores empleando el coeficiente Kappa de Cohen a cada una de las variables para incrementar la integridad del proceso (Riffe, Lacy, & Fico, 2005). Se recogieron las siguientes variables:

a) Enfoques tematicos (K=0,91). La elaboracion de los enfoques parte de la bibliografia de referencia y un analisis previo de la muestra. La division que se establecio fue la siguiente: popularidad, fisico, vida privada, empresario, candidato a la presidencia, presidente de los Estados Unidos e iniciativas politicas (internacionales y nacionales).

b) Tipo de discurso (K=0,86). Se partio de cuatro categorias (Haigh & Heresco, 2010): escapista (discursos no vinculados con la realidad y que ofrecen una construccion irreal o meramente viral); informativa (se ofrece informacion sobre las actividades de Trump como, por ejemplo, su campana presidencial); intencional (cuando se pretende ofrecer una opinion); y satirica (se subrayan elementos emocionales con un proposito ironico). Los primeros resultados aconsejaron incorporar una quinta categoria: circunstancial (se recurre a la popularidad del personaje, pero sin proponer una construccion complementaria).

c) Foco del discurso (K=0,79). Se analizaba si el protagonismo se localizaba en personajes (Trump, Hillary, etc.), temas (la inmigracion o la sanidad en Estados Unidos) o eventos vinculados a la actualidad informativa (elecciones presidenciales o la construccion de un muro en la frontera con Mexico entre otros).

d) Posicionamiento ideologico (K=0,94). Se trataba de identificar la lectura de las acciones o la figura de Trump en una propuesta positiva, negativa o neutral.
Figura 1. Propuesta de analisis del discurso de las apps

Trump Hair Salon
(667g.com)

America First
(uCampaign)

The Trumps Wall
(Konstatinos GS)

Trump Dump
(Daydream)

Trump Prank Call
(RestoringSoul)


3. Resultados

3.1. Perfil, motivaciones y propositos de los desarrolladores de apps

3.1.1. Perfil de los desarrolladores

Se clasifico a los desarrolladores (n=376) en funcion del total de apps que habian publicado en Google Play (Wang, Liu, Guo, Xiangqun, Miao, Guoai, & Jason, 2017) y se les relaciono con el numero de descargas que habian obtenido las apps de la muestra (Tabla 1).

La Tabla 2 relaciona la actividad de los desarrolladores con la popularidad de las apps sobre Trump que habian publicado. Un aspecto que no presenta una correspondencia clara a partir de los datos disponibles. La relacion entre ambas variables planteaba que <<cuantas mas apps hayan creado, mayores seran las posibilidades de que sean populares>> (Wang & al., 2017: 167). Sin embargo, esta afirmacion conviene revisarla fuera del contexto de apps comerciales cuando su contenido o tematica tiene premisas ideologicas o politicas. Los datos obtenidos en esta investigacion reflejan que la distribucion de descargas de las apps es equitativa en los diferentes tipos de perfiles con una tendencia de los desarrolladores activos a obtener un mayor numero de descargas.

Otro aspecto de interes es que el numero de apps y desarrolladores no implico continuidad en la creacion de contenidos ya que solo 31 de los desarrolladores publicaron mas de una app sobre Trump. Esta divergencia entre la actividad de publicacion de apps y las relacionadas con Trump las senala mas como una iniciativa de caracter circunstancial, heterogeneo y discontinuo que como una estrategia de movilizacion ideologica.

Por otro lado, los cuestionarios reflejan que la mayoria de las apps que provenian de desarrolladores esporadicos o moderados estaban compuestos por equipos de 1 o 2 personas, mientras que los desarrolladores calificados como activos o prolificos conformaban equipos de mas de 5 integrantes. Ademas, las herramientas de desarrollo empleadas eran, principalmente, especializadas. Sin embargo, un analisis de las apps mas populares (n=117) empleando herramientas de comparacion de codigo (Wang, Guo, Ma, & Chen, 2015), deteccion de librerias de recursos (Ma, Wang, Guo, & Chen, 2016) y un analisis formal de contenido identifico similitudes (interfaz, mecanicas de juego, elementos esteticos, etc.) entre 84 de las 117 apps (71,7%). Estas coincidencias revelan una logica relativamente simple en la creacion de contenidos que apostaban por la viralidad y generos populares con leves variaciones esteticas para optar al maximo numero de descargas con la mayor rapidez posible.

Paralelamente, los tiempos de desarrollo de las apps presentan valores dispares que se distribuyen proporcionalmente entre 1-6 dias, entre 1-3 semanas y entre 1-3 meses. Los valores extremos se situan entre Trump Dab Simulator 2K17 (GadenDetErMig), cuyo desarrollador declaro haber tardado 30 minutos, y los 13 meses que reconoce haber empleado el unico desarrollador de Border Clash (Catta Games).

3.1.2. Motivaciones para crear una app

Los cuestionarios identifican una triple logica de creacion por parte de los desarrolladores. En primer lugar, una intencion pragmatica en cuanto suponia una inversion inferior para su produccion y distribucion frente a otras formulas. En segundo lugar, un proposito expresivo porque se percibia la singularidad de las apps para transmitir una opinion o un discurso diferente respecto a otras opciones, gracias, principalmente, a sus peculiaridades narrativas, plataforma de uso o canal de distribucion. Por ultimo, se aprecia un interes en emplear las apps como herramientas de autopromocion ya que <<ademas de una lectura comica, queriamos demostrar que podemos desarrollar aplicaciones exitosas de calidad>> (Box10, Whack the Trump).

Los desarrolladores apostaron, principalmente, por crear juegos (286,69%) y apps vinculadas al entretenimiento (72,17%) frente a otras categorias (54,13%) que conformaron un resto minoritario y disperso. Esta tendencia se acentua aun mas si atendemos tambien a la estimacion de descargas por genero. Las apps que no se correspondian con las dos categorias principales (juegos, 70% del total de descargas y entretenimiento, 25%) solo supusieron el 5% de las descargas totales de esta muestra. Un conjunto de datos que permite establecer, desde el punto de vista de los desarrolladores, cual era la forma optima de lograr sus objetivos.

3.1.3. ?Por que Trump?

La presencia constante de Trump en los medios de comunicacion fue clave para los desarrolladores que expresaban su popularidad como fuente de inspiracion: <<aprovechamos las tendencias de Internet y de los memes para crear contenido>> (The Meme Buttons, Real Trump Button).

La Figura 2 refleja la influencia entre actualidad politica y publicacion de apps. Ademas, constata que el periodo de la campana de las elecciones presidenciales de 2016 (ya como candidato oficial del partido republicano) y los primeros meses de la presidencia de Trump (de agosto de 2016 a marzo de 2017) conforman un segmento temporal que concentro casi la mitad de la muestra (202 apps, 49%).

3.1.4. Propositos de los desarrolladores

Las motivaciones de los desarrolladores para crear una aplicacion empleando a Trump como referencia se concentraron en diferentes vectores. Los mas frecuentes son la mera diversion puesto que <<la aplicacion no tenia ningun significado mas profundo aparte del hecho de que un famoso que se presentaba como candidato>> (Josh Barton, Trump Countdown) o el interes por difundir un mensaje propiciado por <<un malestar ante la idea de construir el muro>> (Ignacio Rabadan, Chili for Trump). En esta logica, algunos desarrolladores pretendian <<satirizar a Trump y burlarse de una de sus declaraciones escandalosas, como las referidas al muro de Mexico>> (Esayitch, Taco Trump Down). Este potencial comunicativo se senalaba tanto dentro como fuera de Estados Unidos: <<todo el mundo esta hablando de Trump, y la politica estadounidense esta influenciando a todo el planeta; como no puedo votar en Estados Unidos, al menos puedo burlarme de lo que estan haciendo>> (Rudie Productions, Trump Escape).

A pesar de esta generalizacion, otros desarrolladores concretaban un proposito informativo sobre Trump a la hora de publicar sus apps que, a su vez, respondia a diferentes fines. Por un lado, las aplicaciones oficiales de la campana o de los Comites de Accion Politica -America First y Great America- ofrecian noticias sobre Trump y facilitaban la localizacion de actos de la campana a traves de geolocalizacion, organizacion de acciones informativas puerta a puerta y donaciones. El mismo proposito, aunque con una intencion mas critica, perseguia otro conjunto de apps que permitian <<tener un registro de las cosas que dijo Trump>> (Marshall Gordon, Trump Tweets Archive) o <<visibilizar sus tuits sobre inmigracion>> (Catta Games, Border Clash).

La apuesta informativa se combinaba, habitualmente, con un proposito persuasivo o movilizador. Obviamente, las aplicaciones oficiales superaban su intencion informativa, ya que reforzaban una vision positiva complementada con una logica movilizadora. Sin embargo, las apps que respondian a una construccion negativa del candidato planteaban diferentes niveles. Por un lado, se combinaba la capacidad expresiva de las apps con una frustracion <<con la politica actual en todo el mundo y quise contribuir con algo a la critica>> (Rudie Productions, Trump Escape) o con la intencion de <<poner en evidencia a Trump sobre sus mentiras e hipocresia>> (Marshall Gordon, Trump Tweets Archive). Por ultimo, se planteaba la construccion de un clima de movilizacion a traves de la app como, por ejemplo, con Boycott Trump, que se inscribia en <<que contara con un movimiento de base unificado centrado en empresas de cartera e individuales que ayuden a Trump a rendir cuentas de cualquier manera>> (Democratic Coalition Against Trump).

El proposito comercial o viral tambien movilizo a un elevado numero de desarrolladores porque <<la figura de Trump atrae a mucha gente y eso significa mas consumidores>> (Yunus Kulyyev, Trump'em!) o el uso de <<Donald Trump como personaje porque senti que alentaria a mas personas a jugar el juego y porque sigue siendo una figura controvertida>> (Josh Barton, Trump Countdown). Esta tendencia es reforzada por la informacion extraida de las apps que superaron las 5.000 descargas (n=117) disponibles en la base de datos. Se identifica una linea de distribucion del contenido a traves de apps gratuitas (100%) que confiaban sus ingresos a la publicidad (87,3%) o a las compras dentro de las apps (34,9%).

3.2. Analisis del mensaje

3.2.1. Enfoques tematicos

La popularidad del personaje (n=65) y su participacion como candidato a las elecciones presidenciales (n=25) son los encuadres mas frecuentes frente al caracter minoritario del resto: iniciativas politicas (n=14), presidente de los Estados Unidos (n=5), empresario (n=4), fisico (n=4) y vida privada (n=0). Los enfoques mayoritarios suscriben la logica de promocion viral que habian senalado los desarrolladores y concreta sus usos. La formula habitual empleaba la imagen de Trump sin alterar la esencia del contenido original. Se aprovechaban recursos y codigos existentes para simplificar este trabajo -como se ha senalado en un epigrafe anterior- en apps similares como <<soundboards>> (10), bromas de llamada falsa (6) o, principalmente, versiones de juegos populares (73) como Angry Birds, Super Mario Bros o Mahjong entre otros.

La combinacion de los enfoques mas recurrentes -popularidad y elecciones- explica los principales picos de produccion de apps que se reflejaban en el Grafico 2. La media de publicacion de apps durante su etapa como candidato a la presidencia fue de 21,1 que fue disminuyendo a medida que desaparecieron las condiciones que favorecieron esa popularidad -novedad del personaje en la esfera politica y campana presidencial-. De este modo, la media de apps que empleaba a Trump como referente tras su investidura como presidente disminuyo a las 14,2 apps al mes.

3.2.2. Foco de discurso

El analisis del foco del discurso se centraba en tres aspectos: personajes, temas y eventos. Resulta obvio que el personaje central de la busqueda -Donald Trump- asume el protagonismo principal en las apps de la muestra. Un proceso que se inscribe en las nuevas formas de personalizacion de las campanas politicas (Garzia, 2017) y que explica la elevada media de publicacion de apps durante la etapa de primarias y las elecciones presidenciales. En ese sentido, el personaje politico mas frecuente tras Trump es Hillary Clinton (14), como su principal rival politica. De forma mas testimonial aparecen otros politicos democratas (Barack Obama o Bernie Sanders) junto a otras figuras politicas (Vladimir Putin o Kim Jong-Un).

El circulo personal de Trump apenas recibe importancia. Por otro lado, en ninguna de las apps analizadas se hace mencion a otros politicos del partido republicano. Esta hegemonia de Trump en su propio partido la refleja una app como Trump on Top (IDC Games), que plantea un combate entre politicos republicanos y democratas. Un bando esta compuesto por politicos democratas como Hillary Clinton, Barack Obama o Joe Manchin. El otro bando lo conforman diferentes encarnaciones de Trump (Empresario, Trumpoline, SuperTrump, etc.). En fin, un reflejo de la percepcion de la heterogeneidad del liderazgo democrata frente a la homogeneidad del bando republicano.

El analisis de temas y eventos especificos senalo la inconcrecion en este tipo de contenidos puesto que apenas habia referencias directas, aunque hay dos eventos destacados: las elecciones a la presidencia de los Estados Unidos (n=24) y la propuesta de construir un muro en la frontera con Mexico (n=10). En el primer caso, el discurso se centraba en la perspectiva de confrontacion mientras que, en el segundo, la mayor parte de las apps planteaban una lectura satirica o critica sobre el proceso de construccion del muro, su demolicion o los intentos de franquearlo. Las construcciones planteadas carecian de complejidad, pero su reiteracion senala su importancia en el conjunto de temas que se abordaban.

3.2.3. Tipos de discursos

Las propuestas narrativas de las apps que se centraron en la figura de Donald Trump plantearon su discurso de caracter circunstancial (37,6%), seguidas de las que optaron por un uso satirico (28,2%), escapista (18,8%), intencional (13,7%), con una presencia anecdotica de las de caracter informativo (1,7%). Estos datos refuerzan la perspectiva de la existencia de un conjunto (56,4%) de apps -circunstanciales y escapistas- que pretenden visibilizar a sus creadores dentro de la plataforma empleando tecnicas virales de autopromocion. Otro grupo (41,9%) adopto una estrategia editorialista -satirica e intencional- en relacion con una construccion negativa del personaje, explorando las capacidades discursivas de este formato. En ultimo lugar, se puede senalar el caracter marginal del uso informativo de las apps por parte de los actores sociales y politicos. El aspecto de mayor interes fue la evolucion de los discursos en los tres grandes segmentos temporales que se han reconocido en esta investigacion y que se reflejan en la Figura 3 (pagina siguiente).

La evolucion de la publicacion de apps presenta una doble tendencia. La primera es la logica ascendente de las apps vinculadas a estrategias virales y una construccion aseptica (circunstancial y escapista) de la figura de Donald Trump. La segunda tendencia refleja el proceso inverso en las apps de corte editorialista (satiricas e intencionales). Por tanto, se observa que los discursos pivotaron de propuestas de respaldo o confrontacion politica en los periodos de campana (primarias y elecciones presidenciales) a una lectura mas comercial (enfocada a la monetizacion de contenidos y a la autopromocion) por la popularidad de Trump como presidente de los Estados Unidos.

3.2.4. Posicionamiento ideologico

Las apps con una valoracion neutral de Trump son mayoritarias (68,3%) respecto a aquellas que abogaban por una vision negativa (28,2%) o positiva (3,4%). Esta distribucion senala la correlacion entre los discursos circunstanciales y escapistas junto a un posicionamiento ideologico que delatan el interes por emplear la figura de Trump con objetivos comerciales o satiricos mas que ideologicos. Un patron expuesto en la figura 4 sobre su evolucion a lo largo del periodo de la muestra.

4. Discusion y conclusiones

La polemica popularidad de Donald Trump en el contexto politico norteamericano y sus manifestaciones en otros paises implican intentos por definir un nuevo contexto politico que ha derivado en los intentos de reconocer los elementos que contribuyeron a su victoria en las elecciones norteamericanas de 2016 (Rodriguez-Andres, 2018; Azari, 2017). Un fenomeno que se imbrica con un nuevo plano del ecosistema mediatico -las aplicaciones moviles-cuyas conexiones forman parte de la investigacion academica actual (Aguado, Martinez, & Canete-Sanz, 2015). Esta investigacion ofrece una lectura de esta interseccion a traves de dos preguntas de investigacion que atienden a los emisores y sus mensajes.

Los creadores de contenido responden a un perfil heterogeneo, aunque con tendencias comunes. En primer lugar, la existencia de cuatro grandes tipos de desarrolladores en funcion de su nivel de produccion. Esta adscripcion planteaba una mayor o menor calidad formal de la app, pero no su exito tras la publicacion en Google Play. En cualquier caso, el mayor numero de apps provenia de desarrolladores esporadicos y moderados (71,6%).

Los propositos de estos desarrolladores responden a motivaciones economicas o de corte ideologico. El caso mayoritario -el economico- situaba los reditos de creacion y distribucion en la logica de los <<earned media>> o en los ingresos directos que la monetizacion de la app promovia gracias a su viralidad. La misma logica economica que impulso a los canales de television norteamericanos a ofrecer una cobertura exhaustiva sobre Donald Trump sin ningun tipo de revision editorial (McIntyre, 2018: 109) o a uno de los principales artifices de <<noticias falsas>> sobre Donald Trump, Beqa Latsabidze, que reconocia que <<no tenia ninguna motivacion politica; simplemente buscaba conseguir dinero>> (McIntyre, 2018: 121). Sin embargo, muy pocos desarrolladores precisaban si esta formula habia tenido los resultados esperados, aunque una de las apps mas populares -Trump Dump (Daydream)- senalaba el componente viral como elemento clave de su exito.

Por otro lado, el caso minoritario -el posicionamiento ideologico- se realiza de forma desigual y, en la mayoria de los casos, de forma minoritaria, puesto que gozaron de mas descargas los contenidos parodicos de corte neutral frente aquellos que pretendian establecer una critica mas acentuada. En estos casos, los desarrolladores favorecieron que las aplicaciones crearan contenido -imagenes, videos, memes, etc.- que se podia compartir a traves de redes sociales para superar las fronteras del ecosistema de las apps.

Las intenciones de los desarrolladores se plasmaron, de forma consciente e inconsciente, en el discurso de las apps estableciendo su primera particularidad: la tendencia a la simplificacion de los discursos tanto en su apuesta caricaturesca (en lo estetico) y satirica (en el mensaje). En ese sentido, se confirma que el conjunto de apps mas populares (n=117) proponia arquetipos y cliches en la logica del humor grafico. En este proceso se identificaron dos cuestiones de interes.

La primera fue que las apps con un discurso mas critico terminaban siendo minoritarias (en numero y cantidad de descargas) respecto a las que apostaban por una mayor simplificacion y viralidad. Esta tendencia puede explicarse atendiendo al modelo de probabilidad de elaboracion (Petty & Cacioppo, 1986), que tambien fue observado en el caso de juegos en redes sociales (Schulze, Scholer, & Skiera, 2014), pues cuando el usuario busca apps por la diversion y el entretenimiento no tiene intencion de obtener algo mas profundo o de utilidad efectiva fuera de ese entorno.

Y en segundo lugar, la consideracion de que las apps proliferaron a la par que la actualidad informativa gracias a la automatizacion y simplificacion en los procesos de creacion que permitian obtener algun tipo de redito (economico, prestigio o autorrealizacion). Hecho que entronca directamente con tres vectores convergentes: la influencia de la actualidad en el comportamiento desarrollado por el usuario al consumir noticias en dispositivo movil (Westlund, 2015); las logicas <<prosumer>> y <<produser>> adheridas al entorno digital (Bruns, 2012); y la controvertida practica de la clonacion en las apps moviles (Crussel, Gibler, & Chen, 2012).

La progresiva neutralidad de los contenidos de las apps (reflejada en la figura 4) no implico una permeabilizacion a la actualidad informativa a la que tanto desarrolladores como apps si que respondian. El cruce de los datos presentados en las Figuras 2 y 3 condiciona la publicacion de apps a los temas mas populares. Se constata que la actualidad del periodo se diluye en la muestra simplificando el mensaje de las apps a una construccion en torno a estereotipos mas que a temas de agenda politica. Esa inconcrecion solo se supero -segun los datos de las apps mas populares- con las elecciones presidenciales y la propuesta de construccion de un muro en la frontera de Estados Unidos con Mexico, un fenomeno que articulo a la opinion publica trasnacional (Meneses, Martin-del-Campo & Rueda-Zarate, 2018). Estos factores senalan que no se constituyo un discurso especifico en el plano politico mas alla de un conjunto de iniciativas aisladas y el mayoritario aprovechamiento de la actualidad politica en pos de la viralidad y una mayor repercusion.

Por tanto, su posicionamiento ideologico derivo de una critica directa por parte de los desarrolladores menos productivos que disminuyo hacia posiciones catarticas y atemporales (Figura 4), alejandose de las tendencias mayoritarias de redes sociales que privilegiaron discursos simples, viscerales e incivicos (Ott, 2017). Un aspecto que permite esbozar dos de las futuras lineas de investigacion que propone este articulo: el analisis pormenorizado del discurso de las apps con trasfondo politico y, en segundo lugar, la penetracion y modos de recepcion de los contenidos politicos distribuidos a traves de esta formula.

En definitiva, la popularidad de Trump en el ecosistema de apps para dispositivos moviles provino de la combinacion de un conjunto de factores aparentemente inconexos: las intenciones de autopromocion por una parte de los desarrolladores, la experimentacion con nuevas formulas expresivas, la relevancia social, politica y mediatica del personaje en el contexto en que aparece y, por ultimo, la simplificacion del proceso de creacion y el uso de contenidos a traves de apps en la actualidad. No obstante, este conjunto de caracteristicas termina perfilando las dinamicas de creacion de contenido politico en las plataformas de distribucion de dispositivos moviles que se adhiere a una logica del espectaculo que subraya que no hay negocio como el negocio del espectaculo (there's no business like show business).

Recibido: 2018-09-20 | Revisado: 2018-11-12 | Aceptado: 2018-11-15 | Preprint: 2019-02-15 | Publicado: 2019-04-01

DOI: https://doi.org/10.3916/C59-2019-05

Apoyos

Este manuscrito es resultado del Proyecto de Investigacion 1 + D + i <<Politainment en el entorno de la posverdad: nuevas narrativas, clickbait y gamificacion>> (CSO2017-84472-R), subvencionado por el Ministerio de Economia, Industria y Competitividad del Gobierno de Espana. Ademas de un contrato del programa de Formacion del Profesorado Universitario (FPU) de referencia FPU 14/05297 financiado por el Ministerio de Educacion, Cultura y Deporte.

Referencias

Aguado, J.M., Martinez, I.J., & CaneteSanz, L. (2015). Tendencias evolutivas del contenido digital en las aplicaciones moviles. El Profesional de la Informacion, 24(6), 787795. https://doi.org/10.3145/epi.2015.nov.10

Ahonen, T (2008). Mobile as 7th of the mass media: Cellphone, cameraphone, Iphone, smartphone. London: Futuretext.

Azari, J.R. (2016). How the news media helped to nominate Trump. Political Communication, 33, 677-680. https://doi.org/10.1080/10584609.2016.1224417

Berrocal, S., Redondo, M., & Campos, E. (2013). Una aproximacion al estudio del infoentretenimiento en Internet: Origen, desarrollo y perspectivas futuras. AdComunica, 4, 63-79. https://doi.org/10.6035/2174-0992.2012.4.5

Berry, D.M. (2012). Introduction: Understanding the digital humanities. In Berry D.M. (Eds.), Understanding digital humanities (pp.1-20). London: Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1057/9780230371934_1

Boase, J., & Humphreys, L. (2018). Mobile methods: Explorations, innovations, and reflections. Mobile Media & Communication, 6(2), 153-162. https://doi.org/10.1177/2050157918764215

Bruns, A. (2012). Reconciling community and commerce? Collaboration between produsage communities and commercial operators. Information, Communication & Society, 15(6), 815-835. https://doi.org/10.1080/1369118X.2012.680482

Carroll, J.K., Moorhead, A., Bond, R., LeBlanc, W.G., Petrella, R.J., & Fiscella, K. (2017). Who uses mobile phone health apps and does use matter? A Secondary data analytics approach. Journal of Medical Internet Research, 19(4), e125. https://doi.org/10.2196/jmir.5604

Crescenzi-Lanna, L., & Grane-Oro, M. (2016). An analysis of the interaction design of the best educational apps for children aged zero to eight. [Analisis del diseno interactivo de las mejores apps educativas para ninos de cero a ocho anos]. Comunicar, 46, 77-85. https://doi.org/10.3916/C46-2016-08

Crussell, J., Gibler, C., & Chen, H. (2012). Attack of the clones: Detecting cloned applications on android markets. European Symposium on Research in Computer Security, 37-54. https://doi.org/10.1007/978-3-642-33167-1_3

De-Aguilera, M., & Casero-Ripolles, A. (2018). ?Tecnologias para la transformacion? Los medios sociales ante el cambio politico y social. Presentacion. Icono 14, 16(1), 1-21. https://doi.org/10.7195/ri14.v16i1.1162

Garzia, D. (2017). Personalization of politics between television and the Internet: Leader effects in the 2013 Italian parliamentary election. Journal of Information Technology & Politics 14(4), 403-416. https://doi.org/10.1080/19331681.2017.1365265

Gomez-Garcia, S., & Cabeza, J. (2016). El discurso informativo de los newsgames: el caso Barcenas en los juegos para dispositivos moviles. Cuadernos.Info, 38, 137-148. https://doi.org/10.7764/cdi.38.593

Gunwoong, L. & Raghu, TS., (2014). Determinants of mobile apps' success: Evidence from the app store market. Journal of Management Information Systems, 31(2), 133-170. https://doi.org/10.2753/M1S0742-1222310206

Haigh, M., & Heresco, A. (2010). Late-night Iraq: Monologue joke content and tone from 2003 to 2007. Mass Communication & Society 13(2), 157-173. https://doi.org/10.1080/15205430903014884

Katz, J.E. (2008). Handbook of mobile communications studies. Cambridge, MA: The MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/9780262113120.001.0001

Light, B., Burgess, J., & Duguay, S. (2016). The walkthrough method: An approach to the study of apps. New Media & Society, 20(3), 881-900. https://doi.org/10.1177/1461444816675438

Ma, Z., Wang, H., Guo, Y, & Chen, X. (2016). Libradar: Fast and accurate detection of third-party libraries in Android apps. In Proceedings of the 38th International Conference on Software Engineering Companion (ICSE '16), 653-656. https://doi.org/10.1145/2889160.2889178

Martin, J.A. (2014). Mobile media and political participation: Defining and developing an emerging field. Mobile Media & Communication, 2(2), 173-195. https://doi.org/10.1177/2050157914520847

Meneses, M.E., Martin-del-Campo, A., & Rueda-Zarate, H. (2018). #TrumpenMexico. Transnational connective action on Twitter and the border wall dispute. [#TrumpenMexico. Accion conectiva transnacional en Twitter y la disputa por el muro fronterizo]. Comunicar, 26(55). https://doi.org/10.3916/C55-2018-04

McCabe, W., & Nelson, R. (23/03/2016). App store data offers unique insights into the 2016 Presidential Race. [Mensaje en un blog]. https://bit.ly/2ccpGW3

McIntyre, L. (2018). Posverdad. Madrid: Catedra.

Neys, J., & Jansz, J. (2010). Political Internet games: Engaging an audience. European Journal of Communication, 25(3), 227-241. https://doi.org/10.1177/0267323110373456

Ott, B.L. (2017). The age of Twitter: Donald J. Trump and the politics of debasement. Critical Studies in Media Communication, 34(1), 59-68. https://doi.org/10.1080/15295036.2016.1266686

Petty, R.E., & Cacioppo, J.T (1986). Communication and persuasion: Central and peripheral routes to attitude change. New York: Springer. https://doi.org/10.2307/1422805

Riffe, D., Lacy, S., & Fico, F. (2014). Analyzing media messages. Using quantitative content analysis in research. New York: Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203551691

Rodriguez-Andres, R. (2018). Trump 2016: ?Presidente gracias a las redes sociales? Palabra Clave, 21(3), 831-859. https://doi.org/10.5294/pacla.2018.21.3.8

Schulze, C., Scholer, L., & Skiera, B. (2014). Not all fUn and games: Viral marketing for utilitarian products. Journal of Marketing, 78(1), 1-19. https://doi.org/10.1509/jm.11.0528

Shankland, S. (2008). Obama releases iPhone recruiting, campaign tool. [Mensaje en un blog]. https://cnet.co/2NL91Y6

Silva-Rodriguez, A., & Lopez-Garcia, X. (2017). Vision retrospectiva de la investigacion sobre comunicacion y periodismo movil en Espana. In A. De-Lara-Gonzales, & F. Arias-Robles (Eds.), Mediamorfosis: Perspectivas sobre la innovacion en periodismo (pp.106- 117). Elche: Universidad Miguel Hernandez. https://bit.ly/2xfBbqq

Statista (Ed.) (2017). Number of available applications in the Google Play Storefrom December 2009 to June 2018. [Portal estadistico online]. https://bit.ly/2mOe6UQ

Taipale, S. & Fortunati, L. (2014). Capturing methodological trends in mobile communication studies. Information, Communication & Society, 17(5), 627-642. https://doi.org/10.1080/1369118X.2013.862562

Tau, B. (2012). Obama campaign launches mobile app. [Mensaje en un blog]. https://politi.co/2p6bTaD

Wang, H., Guo, Y, Ma, Z., & Chen X. (2015). Wukong: A scalable and accurate two-phase approach to Android app clone detection. Proceedings of ISSTA '15, 71-82. https://doi.org/10.1145/2771783.2771795

Wang, H., Liu, Z., Guo, Y, Xiangqun, C., Miao, Z., Guoai, X., & Jason, H. (2017). An Explorative Study of the Mobile App Ecosystem from App Developers' Perspective. International World Wide Web Conference Committee, 163-172. https://doi.org/10.1145/3038912.3052712

Westlund, O. (2015). News consumption in an age of mobile media: Patterns, people, place, and participation. Mobile Media & Communication, 3(2), 151-159. https://doi.org/10.1177/2050157914563369

Yamamoto, M., Kushin, M.J., & Dalisay, F. (2013). Social media and mobiles as political mobilization forces for young adults: Examining the moderating role of online political expression in political participation. New Media & Society 17(6), 880-898. https://doi.org/10.1177/1461444813518390

(ID) Dr. Salvador Gomez-Garcia es Profesor Titular de Periodismo de la Universidad de Valladolid (Espana) (salvadorgomez@hmca.uva.es) (https://orcid.org/0000-0001 -5126-6464)

(ID) Dra. Alicia Gil-Torres es Profesora Asociada de Periodismo de la Universidad de Valladolid (Espana) (alicia.gil@uva.es) (https://orcid.org/0000-0002-8042'2208)

(ID) Jose-Agustin Carrillo-Vera es Personal Investigador en Formacion (FPU) del Departamento de Informacion y Documentacion de la Universidad de Murcia (Espana) (joseagustin.carrillo@um.es) (https://orcid.org/0000-0002-8173-7623)

(ID) Dra. Nuria Navarro-Sierra es Profesora Asociada del Departamento de Comunicacion y Sociologia en la Universidad Rey Juan Carlos (Espana) (nuria.navarro.sierra@urjc.es) (https://orcid.org/0000-0002-1431-1534)

Leyenda: Figura 2. Evolucion temporal de la publicacion de apps sobre Trump en Google Play

Leyenda: Figura 3. Evolucion de los tipos de discurso de las apps

Leyenda: Figura 4. Evolucion del posicionamiento ideologico de las apps
Tabla 1. Distribucion de las apps en funcion del numero de descargas

Franja de descargas    Numero    Sumatorio    % de la muestra
                        Apps        apps       (sumatorio %)

1.000.001-5.000.000         8            8            2% (2%)
500.001-1.000.000           8           16            2% (4%)
100.001-500.000            19           35            5% (8%)
50.001-100.000             12           47           3% (11%)
10.001-50.000              41           88          10% (21%)
5.001-10.000               29          117           7% (28%)
1.001-5.000                82          199          20% (48%)
501-1.000                  28          277           7% (55%)
101-500                    68          295          17% (72%)
0-100                     117          412         28% (100%)

Franja de descargas    Estimacion       % descargas
                        descargas      (% acumulado)

1.000.001-5.000.000    24.000.000    62,60% (62,60%)
500.001-1.000.000       6.000.000    15,65% (78,25%)
100.001-500.000         5.700.000    14,87% (93,11%)
50.001-100.000            900.000     2,35% (95,46%)
10.001-50.000           1.230.000     3,21% (98,67%)
5.001-10.000              217.500     0,57% (99,24%)
1.001-5.000               246.000     0,64% (99,88%)
501-1.000                  21.000     0,05% (99,93%)
101-500                    20.400     0,05% (99,98%)
0-100                       5.850    0,02% (100,00%)

Tabla 2. Relacion entre el numero de descargas y el
tipo de desarrollador

Franja de descargas    Prolificos (>29)    Activos (10-29)

1.000.001-5.000.000                   1                  2
500.001-1.000.000                     1                  6
100.001-500.000                       1                  4
50.001-100.000                        2                  3
10.001-50.000                         2                 12
5.001-10.000                          3                  8
1.001-5.000                           6                 21
501-1.000                             0                  6
101-500                               6                  9
0-100                                12                 12
Totales                              34                 83

Franja de descargas    Moderados (3-9)   Esporadicos (1-2)

1.000.001-5.000.000                  1                   4
500.001-1.000.000                    0                   1
100.001-500.000                     10                   4
50.001-100.000                       4                   3
10.001-50.000                       17                  10
5.001-10.000                        12                   6
1.001-5.000                         24                  31
501-1.000                            8                  14
101-500                             21                  32
0-100                               29                  64
Totales                            126                 169
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Author:Gomez-Garcia, Salvador; Gil-Torres, Alicia; Carrillo-Vera, Jose-Agustin; Navarro-Sierra, Nuria
Publication:Comunicar
Date:Apr 1, 2019
Words:7003
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