Introducción
Internet se ha consolidado como un potente canal de "sociabilidad externa" (Ling y Thrane, 2002) para el medio televisivo y ha facilitado el encuentro de una masa de espectadores cada vez más globalizada. El concepto audiencia social define el conjunto de espectadores que participan en línea en el proceso interpretativo de un texto "antes, durante y después del visionado" (Livingstone, 2004, p. 5). Una conversación digital intervenida por 1. los fans, sujetos que disfrutan y extraen placer del consumo de un producto cultural (Siapera, 2004); 2. los community managers (CM) y otros miembros del equipo de la ficción (p. ej. actores), que promocionan el programa y asumen, con cierta cautela en el caso español, su rol de social energizers (Lacalle y Castro, 2016); y c) los anti-fans, individuos que muestran un desinterés por el relato (Gray, 2003).
Las sinergias entre la televisión e internet han sido tratadas en España desde múltiples perspectivas (p. ej. De la Cuadra y Nuño, 2010; Grandío y Bonaut, 2012; Rodríguez-Ferrándiz, Tur-Viñes y Mora, 2016). No obstante, es a principios de la década actual cuando emergen investigaciones académicas exhaustivas focalizadas en el estudio de los comentarios publicados por los fans de la ficción doméstica (Lacalle, 2013a). Una tendencia que continúa la estela de trabajos realizados en el contexto internacional por autores como Jenkins (1995), Baym (2000) o Williams (2010, 2015). Asimismo, la implementación de la audiometría social a manos de Tuitele1 en 2012 y el surgimiento de proyectos posteriores como el ranking de Audiencia Social entre PRNoticias y Global in Media en 2014 revalidan el interés por este tipo de trabajos (p. ej. Tur-Viñes y Rodríguez-Ferrándiz, 2014; Rodríguez-Mateos y Hernández, 2015).
La presente investigación explora la opinión de la audiencia social sobre el mundo narrativo de los programas de ficción de producción española. El artículo se centra en los dos primeros años que suceden al apagón analógico de abril de 2010, momento en el que se constata el compromiso de las cadenas españolas por la convergencia entre televisión e internet iniciado en los años previos. Tras la época dorada de la ficción nacional (1995-1999) (Diego, 2010), la producción doméstica concluye la década de 1990 con síntomas de estancamiento causados por el interés de las televisoras hacia los programas de entretenimiento y hacia la ficción estadounidense. El arranque del siglo XXI muestra una ficción española volcada en la renovación de sus géneros (p. ej. histórico, thriller), la experimentación con nuevos formatos (p. ej. sketches, webseries) y la apertura a mercados emergentes (p. ej. internet, dispositivos móviles).
Entre los placeres derivados del consumo de ficción destaca la sociabilidad mediática (Thompson, 1995), encargada de potenciar el desarrollo de las relaciones sociales (Vassallo, 2012) tanto en línea como fuera de línea. La red confirma, pues, el rol asumido por la televisión en la socialización de las personas y se convierte en una common currency o en una lengua franca (Seiter, 1991, p. 116). Los informes de The Cocktail Analysis (2011, 2012, 2016) revelan un incremento paulatino del número de individuos2 que comentan "con frecuencia" los programas que están emitiendo en ese momento en la televisión, que pasó del 9 % en 2011 al 13 % en 2012 y al 15 % en 2016. A esto hay que sumar el porcentaje de sujetos que manifiestan publicar "con frecuencia" mensajes relacionados con el contenido televisivo, aunque no lo estén emitiendo en ese instante (11 % en 2011, 15 % en 2012 y 10 % en 2016). Mayor es el volumen de usuarios que publican "de vez en cuando" mensajes publicados de forma sincrónica (25 % en 2011, 36 % en 2012 y 27 % en 2016) o asincrónica (35 % en 2011, 38 % en 2012 y 27 % en 2016) a la parrilla televisiva. Si atendemos al contenido, las series generan más buzz social que los realities, los talk shows, los late shows o los programas de sociedad y corazón, aunque sin alcanzar los niveles obtenidos por la información, las películas o los deportes. En cuanto al origen de producción, las series españolas se sitúan por debajo de las películas o las series extranjeras.
En el caso de Twitter, el primer informe anual de Tuitele (2013) constata el incremento de usuarios que recurren a esta red social para publicar algún comentario vinculado con los programas televisivos durante su emisión, que pasó de los casi 600 000 usuarios en septiembre de 2012 a los 1.5 millones en agosto de 2013. De los diez programas con más audiencia social desde septiembre de 2012 hasta agosto de 2013, tres son ficciones domésticas (Pulseras rojas,3La que se avecina y El barco), y el resto programas de entretenimiento. Por cadenas, las ficciones de producción propia de Antena 3 son las que más audiencia social generan (47.7 % espectadores sociales), seguidas de cerca por las de Tele 5 (44.0 % espectadores sociales).
Finalmente, la consideración de los finales como eventos mediáticos ideados para atraer a un importante número de espectadores y celebrar el final del producto cultural (Williams, 2015) justifica la focalización de este estudio en el análisis del feedback en línea. Concretamente, se diseccionan los comentarios publicados tras la emisión de la última entrega de la temporada o de la ficción correspondiente. Ante la diversidad temática de los mensajes de la audiencia social, el modelo de las relaciones que emerge de la recepción televisiva, elaborado por Russell, Norman y Heckler (2004), y reexaminado por Askwith (2007), nos ofrece una sugerente propuesta para su agrupación. La figura 1 presenta una nueva revisión del modelo del haz de relaciones entre los integrantes de la ficción 2.0, una nueva forma de producir y consumir programas de ficción que otorga un mayor protagonismo al espectador:
Espectador-relato: se refiere a las relaciones que el espectador establece con el producto simbólico desde el punto de vista del relato (tramas, personajes, actores y escenarios).
Espectador-producto comercial: se detiene en los vínculos establecidos con la vertiente comercial del texto (p. ej. promoción y datos de audiencia).
Espectador-audiencia: en este caso, se tienen en cuenta las relaciones existentes entre los miembros de una comunidad de fans (p. ej. exposición de la self-disclosure y la construcción de una identidad colectiva que emerge del interés compartido por un mismo producto cultural).
Community manager-relato: analiza la relación entre el gestor del recurso web y el relato de la ficción. Se incluyen las relaciones establecidas por otros miembros del equipo del programa (p. ej. actores).
Community manager-producto comercial: explora la relación entre el gestor del recurso web y la vertiente comercial del producto simbólico. También se contemplan los vínculos establecidos por otros integrantes del equipo del programa (p. ej. actores).
Community manager-audiencia: examina cómo se dirige el CM y otros miembros del equipo del programa a la audiencia, y la respuesta de los internautas.
Tras una exhaustiva investigación sobre el conjunto de los ejes que integran la figura 1, el artículo presenta los resultados del análisis de los mensajes centrados en el mundo narrativo (tramas, personajes, actores y escenarios) de 72 ficciones, y que han sido publicados desde el entorno extraoficial (eje 1) y oficial (eje 4). La influencia que el nivel de satisfacción ante el final de un programa ejerce en el recuerdo que los fans guarden sobre el producto simbólico y en su disposición a la hora de continuar consumiendo ficción doméstica subraya la necesidad de este tipo de análisis. A continuación, se presenta la metodología utilizada y los resultados obtenidos. Las conclusiones ponen el broche final.
Metodología
La investigación analiza el feedback de la audiencia social generado por 72 programas de ficción de producción española estrenados en 2011 y 2012. El 61 % (44 títulos) de los programas son series y seriales4 televisivos nativos emitidos en las cadenas generalistas estatales y en la autonómica catalana TV3.5 El 39 % (28 títulos) son ficciones concebidas para la web emitidas en la pequeña pantalla o alojadas en el sitio web de las cadenas, que incluye la iniciativa Adult Swim Made in Spain de la TNT.
La construcción del corpus de análisis de los comentarios se divide en cuatro fases: 1. selección de los principales recursos web, 2. recogida de la muestra, 3. codificación del contenido y 4. la interpretación de los datos. Para identificar los espacios web consistentes de la ficción, se han realizado dos exploraciones en Google.es y en los buscadores de las redes sociales; la primera de ellas con el nombre del programa (p. ej. Águila Roja) y la segunda con el añadido del nombre de la cadena (p. ej. Águila Roja + La 1). Los resultados recogidos de las primeras cinco páginas del buscador de Google y la primera de las redes sociales han sido filtrados atendiendo a unos criterios previamente establecidos (p. ej. la exclusión de páginas en Facebook con menos de 1000 seguidores). En términos generales, de cada ficción se ha analizado el discurso generado en el microsite oficial, las redes sociales (Facebook, Tuenti y Twitter), el foro y el blog más activos desde el punto de vista de la audiencia social.
En segundo lugar, se han recogido los 40 últimos comentarios de cada recurso web seleccionado y que han sido publicados el último día de emisión de la ficción o de la temporada correspondiente (Dia μ). En los casos en los que el espacio web no albergaba suficientes posts, la muestra se completaba de forma prospectiva (Dia μ + 1, Dia μ + 2...) hasta alcanzar las 40 unidades discursivas. En definitiva, el número total de comentarios analizados (N) puede ser calculado a través de la ecuación (1):
En la ecuación (1), Ne es el número de comentarios publicados por los espectadores y Ncm el número de comentarios publicados por los CM en los distintos recursos web (P) para el i número de ficciones que integra la muestra. Asimismo, recordemos que Ne < 40 comentarios. Cabe añadir que la simplicidad con la que las plataformas oficiales identifican a sus gestores y el propio nickname utilizado ha facilitado el proceso de clasificación de los posts por autoría.
El copy and paste en archivos .doc (documentos primarios) permite hacer frente a la versatilidad del contenido en línea con la creación de copias estáticas de las 8103 unidades de análisis extraídas de los 251 recursos web. El contenido de los mensajes fue codificado a través de un libro de códigos creado para el software de análisis cualitativo Atlas.ti. La puesta a punto del código de análisis se realizó tras una aproximación al corpus discursivo de la serie televisiva Los protegidos (Antena 3), a través del cual se definió el sistema de categorías heurísticas, surgido tras una aproximación a los datos (grounded theory). El resultado final del libro de códigos está formado por 49 variables, de las cuales 17 están vinculadas con el relato de las ficciones.
* Los actores se integran en el relato de la ficción debido a la tendencia de los fans a usar el nombre del personaje para referirse al actor, y viceversa (Ellis, 1988).
Fuente: Elaboración propia.
El uso del Atlas.ti ha facilitado la codificación manual del contenido y ha reducido el margen de error propio de la codificación tradicional. No obstante, la complejidad discursiva de las unidades de análisis revaloriza la participación humana en el proceso de codificación. Así, el contenido de cada post ha sido diseccionado por la investigadora tras una lectura exhaustiva y un conocimiento profundo de los programas estudiados. En la última fase, se llevó a cabo la interpretación de los datos previamente filtrados por el tipo de variable. Finalmente, el hecho de que un número significativo de recursos web muestren públicamente el contenido generado por los internautas, y de que una importante parte de los sujetos consideren estos espacios como entornos privados (Lotz y Ross, 2004), nos ha inducido a tomar medidas deontológicas que garanticen la privacidad de los usuarios. A este respecto, se han eliminado los datos que permiten la localización del comentario (p. ej. nickname del internauta) y se ha parafraseado el contenido de los mensajes.
Resultados
El 62.6 % (5073posts) del total de comentarios (8103 posts) hacen referencia al mundo narrativo, que comprende las tramas (3028 posts), los personajes (1104 posts), los actores (869 posts) y los escenarios (72 posts).
Tramas
Las tramas representan el 37.4 % (3028 posts) de la muestra analizada y el 59.7 % del relato. Por autoría, el 84.7 % (2566 posts) de los mensajes fueron publicados por los fans, y el 15.3 % (462 posts) por los CM. Si atendemos al sentimiento generado, el 45.3 % (1372 posts) de los comentarios sobre tramas incluyen referencias positivas (1309 posts de fans y 63 posts de CM), el 19.8 % (600 posts) referencias negativas (600 posts de fans) y el 46.8 % (1417 posts) referencias neutras6 (1012 posts de fans y 405 posts de CM).
El humor, la sorpresa, la intriga, la brevedad para evitar dilataciones injustificadas, la proximidad de la ficción a la vida real y los enfoques innovadores son ingredientes valorados positivamente. En los programas ambientados en el pasado, se premia la coherencia con los acontecimientos históricos relatados, aunque algunos internautas reconocen que ciertas desviaciones históricas permiten construir un final menos agrio a aquellos que acuden a la televisión para evadirse de su rutina diaria.
Las grandes expectativas vertidas por los fans sobre la historia, alimentadas por el discurso promocional de los CM y los actores, generan sentimientos negativos. Los finales mal orquestados, la indebida evolución del relato, su lento y predecible desarrollo o su dilatación excesiva, especialmente en los programas diarios, desgasta el estrecho vínculo entre espectador y programa.
La apertura de las tramas en la entrega final es ampliamente criticada en las entregas conclusivas, pero tolerada en los finales de temporada desde el momento en que alimenta la discusión en la comunidad de fans. Por otro lado, el uso excesivo e injustificado del product placement resta credibilidad a la historia. Finalmente, los comentarios neutros de la audiencia social incluyen hipótesis, preguntas sobre aspectos no comprendidos, resúmenes o especulaciones sobre la evolución de la historia.
El discurso del CM y del elenco es principalmente positivo. El retuiteo de los comentarios favorables publicados por la audiencia les permite revalorizar la ficción de una forma objetiva. Los comentarios neutros contextualizan el material difundido, ofrecen pinceladas sobre futuras entregas o construyen un relato sincrónico a la emisión del episodio a través de Twitter. Asimismo, con la difusión de contenido paratextual, los community managers consiguen guiar la conversación de los internautas hacia otras partes de la historia, como las próximas temporadas o momentos de entregas anteriores.
Finalmente, el 50 % (5 programas) de las 10 ficciones con más comentarios positivos sobre la trama pertenecen al drama, mientras que el 70 % (7 programas) centran sus historias en la actualidad. El share7 determina relativamente el sentimiento positivo de la audiencia social, pues solo cuatro de las ficciones con más comentarios positivos sobre la trama se sitúan en el top 10 del ranking de audiencia, esto es, Cuéntame cómo pasó (23.6 % de share), Amar en tiempos revueltos (21.4 % de share), La que se avecina (19.4 % de share) y Gran reserva (18.4 % de share). Águila Roja, la ficción más vista en 2011 y 2012 en el ámbito estatal (29.5 % de share) ocupa el decimonoveno puesto en la clasificación de referencias positivas con 30 posts, mientras que Los misterios de Laura, cuyas tramas generaron más sentimiento positivo, obtuvo el 16.6 % de share. Por cadenas, el 40 % fueron emitidas en La 1 y el 30 % en Antena 3 (figura 3).
El predominio de la producción dramática en España justifica, de nuevo, el peso de este género en la clasificación de las diez ficciones que menos han agradado a la audiencia (50 % y 5 programas). Atendiendo a la temporalidad, el 50 % de los programas se ambientan en el pasado. El 40 % (4 programas) de las ficciones que más críticas recibieron sobre la historia narrada duraron solo una temporada. Asimismo, las expectativas generadas ante el final conclusivo de dos ficciones con una notable trayectoria en la televisión española, como Hospital Central y Física o química, explican su posicionamiento en la clasificación. En términos generales, las ficciones cuyas tramas han recibido más valoraciones negativas obtuvieron un share que oscila entre el 10.7 % alcanzado por Física o química y el 14.6 % de El secreto de Puente Viejo. Llama la atención, sin embargo, las críticas recibidas por Cuéntame cómo pasó, con un 23.6 %; y El barco, con un 17.1 %, cuyos finales decepcionaron a la audiencia social. Por cadenas, el 50 % fueron emitidas por Antena 3 (figura 4).
La intriga generada por las ficciones de aventuras, el policiaco y el fantasy explica que el 50 % (5 programas) de los programas pertenezcan a alguno de estos géneros, pese al predominio del drama en la programación española. Las ficciones ambientadas en el pasado son las que más comentarios neutrales generan (figura 5).
Personajes
Los 1104 posts sobre los personajes representan el 13.6 % del total de la muestra y el 21.8 % del relato. Por autoría, el 82.5 % (911 posts) proceden de los fans y el 17.5 % (193 posts) de los CM. Respecto del sentimiento expresado, el 37.0 % (409 posts) incluye referencias positivas (377posts de fans y 32posts de CM), el 15.9 % (176posts) referencias negativas (173posts de fans y 3 posts de CM) y el 53.8 % (594posts) referencias neutras (435 posts de fans y 159 posts de CM).
Los internautas prefieren a los personajes cómicos, a los malvados y listísimos, a los entrañables y a los que tienen carácter o una personalidad particular. La integridad, el afán de lucha y los verdaderos amigos son características positivamente valoradas. Entre las expectativas del espectador, se encuentra la construcción de personajes naturales y coherentes, especialmente en las ficciones históricas.
Las relaciones de semejanza entre personajes y espectadores mejoran la opinión sobre los personajes y refuerzan el vínculo entre ambos. Los internautas más empáticos llegan incluso a exteriorizar sus sentimientos a través de un pseudo-diálogo con los personajes. Algunos de ellos se convierten en el cimiento de la ficción, cuya ausencia pone en peligro la seguridad ontológica del fan y, consecuentemente, la continuidad de visionado. El desasosiego generado explica la convocatoria de movilizaciones en redes sociales como Facebook para solicitar su retorno.
Por otro lado, los personajes ambiciosos, racistas, infieles, soberbios, egoístas, chillones y los que hacen sufrir a otros no gozan de buena acogida. Entre los comentarios de carácter neutral, se encuentran hipótesis sobre el devenir del personaje, preguntas sobre cuestiones no comprendidas o la publicación de fragmentos cómicos, románticos y reflexivos del diálogo de los personajes, algunos de las cuales se incorporan al fanart o se convierten en emblema de la comunidad de fans.
Finalmente, los comentarios centrados en la estética de los personajes son residuales y representan solo el 0.4 % (29 posts) de la muestra analizada. La mayoría de ellos se centra en valorar el maquillaje, peinado y vestuario de los personajes. El discurso de los internautas apenas refleja la influencia del estilo de los personajes en su forma de vestir, pese al lanzamiento de espacios que ponen a la venta piezas de ropa y complementos utilizados en las ficciones (p. ej. El Armario de la Tele, Antena 3).
Con motivo de la conclusión de la ficción, el CM se despide de los personajes con palabras de aprecio. El discurso neutral se materializa en el lanzamiento de encuestas, el anuncio de la llegada de nuevos personajes, la promoción de eventos y la inclusión de fragmentos de los diálogos.
Actores
Los comentarios sobre los actores representan el 10.7 % (869 posts) del total de la muestra y el 17.1 % del relato. El 85.5 % (743 posts) fueron publicados por los fans y el 14.5 % (126 posts) por los CM. Atendiendo al sentimiento, el 60.2 % (523 posts) incluye referencias positivas (496 posts de fans y 27 posts de CM), el 5.9 % (51 posts) referencias negativas (51 posts de fans) y el 37.7 % (328 posts) referencias neutrales (226 posts de fans y 102 posts de CM).
El discurso positivo gira en torno a las aptitudes profesionales de los actores, de los que valoran la naturalidad y generación de emociones. La apariencia física del elenco es otro de los ejes del discurso positivo, principalmente en las ficciones dirigidas a un target juvenil. No obstante, algunos internautas critican el uso de desnudos no justificados desde el punto de vista narrativo. La falta de variedad de registros y los problemas de dicción son cuestiones por las cuales algunos internautas solicitan la baja de los actores.
Finalmente, el discurso neutro de los internautas incluye el nombre de los actores cuando recomiendan una ficción o reflexionan sobre las repercusiones que los cambios en el reparto ejercen sobre la trama, sugieren intérpretes para un papel específico, comentan los eventos en los que participan o les lanzan saludos.
El CM difunde las declaraciones realizadas por los actores en entrevistas o videoencuentros, informa sobre las nominaciones o los premios alcanzados, anuncia cambios en el reparto y los cameos concertados, o invita a la participación lanzando preguntas sobre el nivel interpretativo del elenco. La participación en línea de los actores, especialmente en Twitter, se convierte en una importante fuente de información para los internautas al tiempo que contribuye a ofrecer una imagen más cercana a la comunidad de fans. La participación de los actores en los espacios no oficiales, como los foros, es valorada muy positivamente.
Escenarios
Los 72 comentarios sobre escenarios (físicos y narrativos) representan el 0.9 % del total de la muestra y el 1.4 % del total del relato. El 88.9 % (64 posts) procede de los fans y el 11.1 % (8 posts) de los CM. El análisis revela cómo una buena escenografía puede terciar positivamente en las vacilaciones de los espectadores más indecisos a la hora de consumir una ficción. El éxito de algunos programas y sus atrayentes enclaves han impulsado el desarrollo de rutas turísticas promocionadas en el entorno digital por los community managers de los recursos web y por los medios de comunicación. Los usuarios narran sus experiencias con los entornos naturales de la ficción que visitan por la curiosidad despertada por el programa o rememorados tras su aparición en la pequeña pantalla. La inquietud que genera en el espectador posibles cambios en el decorado y las nostálgicas despedidas dedicadas a estos tras el fin de la ficción revelan el vínculo que une a los fans con los escenarios.
Los comentarios publicados por los CM y otros miembros del equipo de la ficción (actores, cámaras, etc.) promocionan el programa y permiten a los internautas identificar las localizaciones de rodaje.
Conclusiones
Las sucesivas transformaciones a las que está sometido el medio televisivo otorgan un valor añadido a los estudios centrados en la construcción de instant histories (Evans, 2011, p. 79), a través de las cuales se obtiene la narración de su evolución. El germen de la audiencia social y la escasez de contribuciones exhaustivas en el contexto español a principios del siglo XXI justifican la incursión de la autora en este ámbito.
En 2011-2012, la televisión española consolida su relación con internet, tal y como lo demuestra la importancia de la audiencia social en la medición de audiencias con el surgimiento de Tuitele, y se vuelca en su presencia en las redes sociales de alcance internacional. Prueba de ello es el desgaste sufrido por la red social española Tuenti, que en 2012 pasa a ser la tercera red social más utilizada por la audiencia social después de Facebook y Twitter (The Cocktail Analysis, 2011, 2012).
El análisis de los mensajes confirma la falta de perspectiva crítica reseñada por investigaciones previas (Lacalle, 2013a) y la escasa presencia de la figura del anti-fan en el entorno digital de la ficción española. Los exiguos casos detectados provienen de los fans del entretenimiento que consideran el género de la ficción como el principal rival de sus programas favoritos. La búsqueda del disfrute (Rubin, 1985), la relajación (Madill y Goldmeier, 2003), combatir el aburrimiento o escapar de los problemas y de las responsabilidades diarias (Lacalle, 2015) son los principales acicates del consumo de programas televisivos, en general; y de ficción, en particular. Estas motivaciones explican la tendencia a la valoración positiva de ingredientes como el humor, la sorpresa o los finales felices, en las tramas; y de las cualidades positivas (comicidad, integridad, afán de lucha ...) en los personajes.
Las críticas de los fans surgen en el momento en el que las tramas no cumplen sus expectativas o el programa cierra con un final stoppage (Mittell, 2015) que no ha sido cuidadosamente orquestado y genera en los espectadores la sensación de que su dedicación al texto no ha merecido la pena (Williams, 2015). El hecho de que el 40 % de las 10 ficciones cuyas tramas han sido más criticadas pertenezcan a programas que se mantuvieron en parrilla por una temporada sugiere un notable fracaso de las ficciones de estreno. La falta de realismo (ora por el abuso del product placement, ora por una mala interpretación del elenco) o la inestable participación de un actor (Williams, 2010) son otros de los aspectos evaluados negativamente. Los comentarios neutros representan el diálogo entre los fans y la reflexión sobre los diversos aspectos que conforman el relato de un programa, que incluye sus experiencias con los escenarios de la ficción. La propia naturaleza de los géneros aventura, thriller y fantasy, justifica que sean estas las ficciones con más comentarios neutros, al motivar la construcción de hipótesis sobre el devenir del relato.
La estrategia de los community managers y otros miembros del equipo de la ficción se enmarca en la dinámica de la commodity culture, interesada en la construcción y difusión de una imagen positiva (o neutral) sobre el producto cultural. En Twitter, el community manager recurre al retuiteo de los comentarios positivos de los fans para revalorizar de forma objetiva el producto simbólico. No obstante, la falta de actitud crítica resulta contraproducente en los casos en los que la ficción decepciona a los fans (p. ej. ante un final mal diseñado o ante la salida de un personaje), y estos esperan algún tipo de explicación por parte de los responsables del programa. Además, la actividad de los actores en Twitter facilita el acercamiento entre los fans y el elenco.
En definitiva, la investigación responde a uno de los principales intereses de la agenda del sector audiovisual, esto es, el análisis del feedback de los espectadores a través de la red, convertida en "una poderosa herramienta para incentivar la audiencia tradicional y mejorar la relación de los formatos televisivos con sus públicos" (Saavedra, Rodríguez y Barón, 2015, p. 233). Los resultados cuestionan la correlación existente entre el share y la resonancia favorable de un programa en la web, tal y como lo demuestra el hecho de que solo el 40 % de las 10 ficciones con más comentarios positivos sobre tramas forme parte del ranking de los 10 programas con mejores datos de audiencia. El estudio confirma que el método utilizado, extrapolable a otros ámbitos de estudio como la reputación de una marca, permite un mayor nivel de disección de las unidades discursivas al no reducirse al conteo de palabras incluidas en un tesauro. No obstante, la creación de muestras que incluyan diversas tipologías del user generated content (p. ej. fanpics, fanvids, etc.) y datos complementarios, como el número de me gusta o retuiteos que un contenido recibe, favorecerían una mayor comprensión de la audiencia social. Finalmente, la alianza entre investigadores de las ciencias computacionales e investigadores del área de comunicación y la lingüística supondría un avance sustancial en esta tipología de estudios, a través del diseño de herramientas que agilicen y refinen el análisis (p. ej. sistematizando la clasificación de comentarios por autoría considerando las malas prácticas corporativas basadas en la suplantación de la identidad de los fans).