Tener miles de menciones no significa que la gente haya entendido una decisión pública
Este artículo forma parte de la serie «El futuro del poder», una reflexión sobre cómo la inteligencia artificial está cambiando la manera de escuchar, medir y comunicar desde las instituciones.
Medir la comunicación pública se ha vuelto más fácil y, al mismo tiempo, más engañoso. Una institución puede saber cuántas personas vieron un vídeo, cuántas compartieron una publicación y cuántas veces apareció una medida en medios y redes. Puede recibir un informe lleno de cifras pocas horas después de una comparecencia.
Esos datos explican hasta dónde circuló el mensaje. No demuestran que la ciudadanía lo comprendiera.
Una ayuda puede alcanzar miles de menciones y seguir generando las mismas preguntas en las oficinas de atención. Un cambio en la movilidad puede producir millones de impresiones y dejar a los vecinos sin saber cuándo empieza, a qué calles afecta o qué deben hacer. La visibilidad es una condición de la comunicación, pero no es su resultado final.
Una cifra grande puede contar una historia pequeña
En El futuro del poder analizo cómo las métricas digitales permiten observar el alcance, el tiempo de permanencia, los clics y el comportamiento posterior de distintas audiencias. Son señales valiosas porque ayudan a comparar contenidos y a detectar qué asuntos despiertan interés.
El problema aparece cuando una cifra se presenta sin responder qué significa. Diez mil reproducciones pueden corresponder a personas que vieron el vídeo completo o a usuarios que lo abandonaron después de unos segundos. Una publicación muy compartida puede estar recibiendo apoyo, críticas o bromas. Un aumento de búsquedas puede expresar interés, preocupación o simple confusión.
Incluso el tono positivo o negativo necesita contexto. Una reacción de enfado puede dirigirse contra la medida, contra la manera de explicarla o contra una información falsa que circula junto a ella. Reducir toda esa conversación a un color verde o rojo elimina precisamente lo que la institución necesita comprender.
La primera pregunta, por tanto, no debería ser cuántas menciones hemos obtenido. Debería ser qué queríamos que la gente supiera, sintiera o hiciera después de recibir la información.
La OCDE distingue varias capas al evaluar la comunicación pública. Primero están los productos que la institución crea y distribuye. Después aparecen las reacciones inmediatas de la audiencia, como el recuerdo o la comprensión. Más adelante se observan cambios de actitud o comportamiento y, finalmente, la contribución a un objetivo público.
La diferencia parece evidente, pero no suele reflejarse en los cuadros de mando. En una consulta realizada en 2025 a responsables públicos de comunicación, la OCDE encontró que el 72 % medía visualizaciones, mientras que solo entre el 21 % y el 30 % estudiaba cambios de comprensión, actitud o conducta. Apenas un 5 % evaluaba la contribución de la comunicación a los objetivos de la política.
Una campaña sobre una nueva sede electrónica puede obtener un gran alcance y fracasar si los ciudadanos siguen abandonando el trámite en el mismo paso. Una explicación sobre prevención puede gustar mucho y no modificar ninguna conducta. En esos casos, la pieza funcionó como contenido, pero no necesariamente como comunicación pública.
La institución necesita relacionar lo que publica con lo que ocurre después. Ese vínculo rara vez aparece en una sola plataforma.
Las preguntas repetidas son también una métrica
Una parte importante de la comprensión se encuentra fuera de las redes. Está en las llamadas recibidas, en los motivos de una cita previa, en los errores de un formulario, en las consultas que llegan al registro y en las explicaciones que un empleado debe repetir cada mañana.
Si cientos de personas preguntan si pueden solicitar una ayuda, cuánto les corresponde, qué documentos necesitan o cuándo termina el plazo, esas dudas no son una molestia separada de la comunicación. Son la prueba de qué partes del mensaje no han quedado claras.
La IA puede ayudar a agrupar esas preguntas, detectar expresiones distintas que esconden el mismo problema y observar cómo cambian después de una nueva explicación. También puede relacionar la conversación pública con señales del servicio: visitas a una página, descargas, solicitudes completas, reclamaciones o citas presenciales.
Esta mirada amplía la idea de escucha que desarrollé en el artículo sobre cómo una institución escucha antes de decidir. Escuchar no consiste únicamente en reunir opiniones. También consiste en descubrir dónde se rompe la comprensión.
Los sistemas actuales permiten clasificar grandes volúmenes de conversación, identificar asuntos emergentes y comparar la atención recibida por diferentes mensajes. En proyectos de MMI Analytics, esta capacidad se utiliza para convertir medios, redes y señales públicas en conocimiento útil para los equipos de comunicación.
Pero contar menciones no basta. Importan la fuente, el contexto, el tono, el protagonismo, la audiencia y el valor real de cada aparición. Una noticia de alcance limitado en un medio especializado puede influir más en una decisión que cientos de publicaciones repetidas. Un vídeo viral puede atraer una gran atención y no llegar al público que necesita realizar el trámite.
La IA ayuda a reducir el ruido y a encontrar patrones que una persona difícilmente localizaría a tiempo. La interpretación requiere después conocimiento del asunto, contraste con otras fuentes y criterio profesional. Una conversación digital intensa no representa automáticamente a toda la población, del mismo modo que una sala llena no representa a todo el municipio.
La tecnología debe servir para formular mejores preguntas, no para convertir señales parciales en una falsa encuesta permanente.
Una métrica es útil cuando permite tomar una decisión. Si el dato solo confirma que la campaña tuvo mucha difusión, puede producir satisfacción sin aprendizaje.
Antes de publicar, la institución debería definir qué espera conseguir. Tal vez necesita que los usuarios conozcan una fecha, que comprendan una obligación o que completen correctamente un procedimiento. Cada objetivo exige señales diferentes y un momento distinto de evaluación.
Después conviene comparar lo observado con una situación anterior. Si disminuyen las dudas repetidas, aumentan los trámites completados o se reduce el tiempo que necesita el personal para explicar el mismo asunto, la comunicación está produciendo un efecto comprobable. Si no cambia nada, el número de impresiones no debería impedir revisar el mensaje.
El marco de evaluación de la OCDE recomienda combinar métodos cuantitativos y cualitativos y relacionar los indicadores con los objetivos. La conversación con usuarios, las pruebas de comprensión y la experiencia del personal de atención aportan información que no cabe en el contador de una red social.
Un mensaje puede ser recordado y, aun así, no resultar útil. La comunicación pública necesita conducir a una acción posible: presentar una solicitud, evitar un riesgo, participar en una consulta o entender por qué se tomó una decisión.
Por eso una institución no debería evaluar únicamente si la ciudadanía reconoce el asunto, sino si encuentra la información necesaria para actuar. Esta exigencia incluye publicar contenidos coherentes en todos los canales y mantener una fuente oficial suficientemente clara para las personas y para los asistentes de IA.
Como explicaba en el artículo sobre las respuestas que ChatGPT ofrece acerca de alcaldes y gobiernos, hoy muchos usuarios reciben una contestación sin visitar la web institucional. Si la fuente pública es ambigua, antigua o contradictoria, la confusión puede propagarse aunque la publicación original haya conseguido un alcance excelente.
La medida correcta empieza por la pregunta correcta
Las menciones, las visualizaciones y las interacciones seguirán siendo necesarias. Permiten conocer la circulación del mensaje, comparar formatos y detectar una conversación que crece. Lo que no deberían hacer es ocupar el lugar de la comprensión, la confianza o el resultado público.
La síntesis es esta: tener miles de menciones significa que una decisión ha generado atención. Para saber si la ciudadanía la ha entendido hay que mirar también sus preguntas, sus acciones y su experiencia con el servicio. La IA puede conectar esas señales y hacerlas visibles, pero la institución debe decidir qué quiere aprender de ellas y qué está dispuesta a corregir.