Lo que nos dicen 100 000 tuits sobre el escándalo de Volkswagen sobre clientes enojados

En septiembre de 2015 la Agencia de Protección Ambiental encontró que muchos coches Volkswagen vendidos en los Estados Unidos estaban equipados con un software que podía mejorar falsamente el rendimiento de los motores diésel en las pruebas de emisiones. Esta trampa fue posterior reconocido por el fabricante de automóviles.

Entre las muchas cuestiones en juego para la empresa estaba la de la percepción pública. Las pruebas anecdóticas de la época del incidente sugerían un daño irreparable a la marca Volkswagen. Entonces, ¿podría Volkswagen recuperarse a corto plazo en este sentido? Y la pregunta más amplia, ¿cómo puede medir la percepción de la marca en tiempos de escándalo, especialmente en una era en la que las redes sociales pueden provocar que las noticias negativas proliferen y repercutan con el tiempo?

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A falta de pruebas empíricas directas, queríamos encontrar la manera de abordar este importante tema. Empezamos nuestra investigación con algunas preguntas clave: ¿Cómo cambia la opinión en las redes sociales como consecuencia de una crisis de relaciones públicas? ¿Cómo reacciona el público ante las iniciativas de recuperación iniciadas por la empresa? ¿Cómo cambian los temas de conversación como consecuencia de un escándalo de marca y los posteriores esfuerzos de recuperación?

Examinamos más de 100 000 tuits para analizar cómo la opinión pública cambió con el tiempo tras el estallido del escándalo. Nuestro enfoque para captar los temas del creciente escándalo consistía en muestrear algunas ventanas de fechas; por lo tanto, no examinamos los datos de todos los días. Se seleccionaron los siguientes períodos: del 29 de septiembre de 2015 al 7 de octubre de 2015; del 18 de octubre de 2015 al 27 de octubre de 2015; del 1 de enero de 2016 al 7 de enero de 2016; y del 17 de enero de 2016 al 25 de enero  2016. Estos períodos coinciden con algunos de los acontecimientos relacionados con el escándalo y también representan períodos durante y después del escándalo. Hemos analizado los tuits diarios de estos períodos teniendo en cuenta todos los posibles acontecimientos que podrían haber afectado a la opinión pública sobre Volkswagen. En nuestro conjunto de datos inicial había series enteras de tuits, incluida la palabra «Volkswagen». Hicimos varias observaciones sobre cómo se desarrolló el escándalo en la conversación pública, divididas en las siguientes categorías.

Frecuencia. El número de veces que se mencionó el escándalo en Twitter varió drásticamente de un día a otro, y las menciones parecían ir paralelas a las medidas específicas adoptadas por Volkswagen para pedir disculpas o por las agencias reguladoras para imputar responsabilidades o sancionar.

Por ejemplo, después un artículo en The Guardian el 30 de septiembre reveló que el escándalo había afectado a 1,2 millones de vehículos diésel Volkswagen, y el número de tuits aumentó en los próximos dos días. Posteriormente, observamos una disminución en el rango del número de tuits, de 5000 a 7000 a 1000 a 2000, excepto alrededor del 6 de enero, que coincidió con el siguiente titular:» Estados Unidos demanda a Volkswagen por un escándalo de emisiones de diésel.”

Otro aumento excepcional en el número de tuits se produjo el 19 de octubre, que podría explicarse por artículos sobre los gobiernos de Francia y España que impulsan las investigaciones del escándalo. Suponemos que la cantidad de tuits refleja el nivel de interés público por el escándalo.

Vocabulario. También identificamos las palabras más frecuentes en los tuits de cada día buscando en Twitter todas las menciones de la marca «Volkswagen» durante los períodos antes mencionados, incluidos los retuits. A continuación, modelamos los temas de los tuits utilizando la biblioteca de minería de textos del programa de estadística, excluyendo las palabras que eran obvias y, por lo tanto, menos significativas en nuestro análisis («vehículo», «Volkswagen» y «coche», entre otras). Hemos reducido el número de palabras a las cinco que se mencionan con más frecuencia cada día. En algunos casos, cuando había varias palabras con frecuencias similares, teníamos más de cinco palabras por día.

Durante el primer período que estudiamos, las palabras «nuevo», «noticias» y «trampa» aparecían con mayor frecuencia todos los días en la ventana. Sin embargo, durante las próximas semanas, la palabra «hacer trampa» desapareció de la lista. Interpretamos que esto significa que la gente se centraba menos en la acción de «hacer trampa» de Volkswagen.

A medida que pasaba el tiempo, se mencionaban con más frecuencia modelos de coches específicos, como el Beetle y el Jetta. Especulamos que la gente tendía a ver Volkswagen en su conjunto durante las etapas iniciales del escándalo de las marcas, pero a medida que se disponía de más información y la propia empresa intentaba limitar los daños derivados del escándalo a marcas y modelos específicos, la conversación pasó a centrarse más en los modelos específicos que están implicados en el escándalo y no en la marca en general.

Otros momentos clave fueron cuando los fiscales alemanes iniciaron una investigación sobre el exdirector ejecutivo de Volkswagen, Martin Winterkorn, a principios de octubre. «Alemania», «Alemania» y «Merkel» aparecieron con más frecuencia en Twitter. Esto podría representar un cambio significativo en la conversación en las redes sociales, ya que la empresa, junto con las agencias reguladoras, se centraron en identificar quién podría ser responsable del escándalo de la marca.

«CEO», «enero», «retirada» y «inicio» fueron los términos que más aparecieron, coincidiendo con el anuncio el 7 de octubre de que la retirada de los vehículos afectados comenzaría en enero. Esta fase marcó un punto de inflexión, ya que la empresa inició sus esfuerzos de recuperación y mitigó el impacto del escándalo de las marcas en sus clientes. Sin embargo, el 4 de enero, el Departamento de Justicia de los Estados Unidos presentó una queja contra la empresa, que se refleja arriba en naranja.

Sentimiento. Aunque teníamos una idea de lo que hablaba la gente, el tono de los tuits no quedó claro de inmediato. Usamos el software de análisis de sentimientos Vader para calcular los valores de sentimiento de cada tuit. Contamos los tuits diarios que mostraban valores de sentimiento positivos, valores de sentimiento negativos y valores de sentimiento neutrales, respectivamente, y deducimos el porcentaje de tuits positivos, negativos y neutrales en relación con el total de tuits de cada día. Como resultado, llegamos a la conclusión de que el porcentaje diario de tuits negativos disminuyó con el paso del tiempo. Esta tendencia general concuerda con nuestros resultados anteriores sobre el uso del modelado de temas en la comunicación boca a boca.

También calculamos los valores de confianza medios de cada día, que mostraban un aumento de negativo a positivo.

¿Qué significa todo esto? Estas son nuestras conclusiones:

• El volumen de las conversaciones en las redes sociales tiende a alcanzar su punto máximo inmediatamente después de un escándalo. Hay breves rachas de conversación más adelante, a medida que las agencias reguladoras inician investigaciones, pero no coinciden con el volumen que se alcanzaba en los primeros períodos.
• La valencia de las conversaciones en las redes sociales cambia drásticamente y el sentimiento de la marca pasa a ser extremadamente negativo inmediatamente después del escándalo. Tras eso, la confianza cambia a medida que la empresa inicia sus esfuerzos de recuperación (por ejemplo, disculpas, destitución) y las agencias reguladoras intentan hacer recaer la responsabilidad del escándalo en la propia empresa. Estas acciones hacen que el sentimiento en sí mismo sea bastante volátil. En última instancia, si los esfuerzos de recuperación de la empresa tienen éxito, la confianza vuelve a un estado neutral.
• Los temas que se discuten en las redes sociales cambian durante un escándalo de marca. Al principio, se centra mucho en la propia crisis, ya que las conversaciones se centran en el alcance de la crisis. Después de eso, los temas giran en torno a la identificación del posible responsable. Diferentes agencias reguladoras se involucran en la crisis y sus voces ocupan un lugar destacado en las conversaciones en las redes sociales. A continuación, la empresa inicia sus esfuerzos de recuperación, como pedir disculpas, iniciar retiradas, etc. En esta etapa, se intenta limitar el alcance del incidente de crisis a productos específicos de la cartera de la marca. A medida que el escándalo en sí se extingue, la conversación en las redes sociales pasa al tema más amplio de la marca y sus perspectivas futuras.

Nuestro análisis del escándalo de Volkswagen ofrece información útil sobre la gestión de un incidente de crisis. Al analizar los temas de los que se habla con más frecuencia, los directivos pueden entender mejor lo que discuten los consumidores y aplicar las estrategias de recuperación adecuadas.

Un problema con nuestro análisis es que los datos no estarán disponibles durante un período de tiempo más largo. En otras palabras, no evaluamos todos los datos anteriores al inicio del incidente de retirada ni los comparamos con los hechos que se produjeron a medida que se desarrollaba el escándalo. Un período de tiempo más largo ayudaría a generar información más profunda. Aún estamos en las primeras etapas de la minería de textos y el análisis de las opiniones, pero creemos que las primeras conclusiones pueden ayudar a las empresas a optimizar el tiempo y los costes asociados a una crisis de marca.

La conclusión más importante es que los directivos deben centrarse inmediatamente en las estrategias de recuperación tras un incidente y tratar de neutralizar el sentimiento negativo que rodea a la marca. De esta manera, los gerentes pueden acelerar el cambio de conversación en lugar del incidente en sí y limitar los posibles daños.