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Lo que hemos aprendido chateando con audiencias activas sobre los incendios y cambio climático
En Komons llevamos unos meses trabajando en una herramienta que permite acercar la complejidad de las redes de forma sencilla. Su objetivo es ayudarnos a entender mejor cómo se construyen los relatos, qué narrativas predominan y qué emociones están en juego.
Durante las últimas semanas, la hemos puesto a prueba en un contexto especialmente sensible: los incendios forestales en España y su relación con la crisis climática.
La herramienta está en fase experimental, con nuevas funcionalidades y más fuentes de datos por venir, pero ya está mostrando su potencial para mejorar la comunicación social, explorar disputas narrativas y aprender colectivamente.
1. Gracias por usar la herramienta
Más de 100 interacciones muestran que la herramienta está aportando valor. La habéis utilizado para:
Contrastar narrativas y comparar puntos de vista.
Buscar explicaciones sobre causas y responsabilidades.
Explorar emociones colectivas ante la emergencia climática.
Incluso, testear mensajes de campaña para ver cómo resuenan según los valores de cada audiencia.
2. Cómo usamos los bots
Cada bot representa una audiencia activa distinta (por ejemplo, Guardianes Forestales, Progresistas Vigilantes, Bloque Conservador, Ciudadanía Frustrada, Divulgadores Preocupados o Patriotas Indignados).
A partir de las preguntas que recibieron, descubrimos tres grandes motivaciones detrás del uso de la herramienta:
A. Comprender las causas y contrastar narrativas
Muchas personas hicieron preguntas como:
- “¿La causa de los fuegos es el cambio climático?”
- “¿Qué impacto tiene el clima en los incendios?”
Lo interesante es que las respuestas cambian según la audiencia:
El cambio climático se percibe como un factor central que agrava la frecuencia e intensidad de los incendios (Progresistas Vigilantes, Divulgadores Preocupados).
Para otras audiencias, lo prioritario es la falta de prevención y gestión forestal (Guardianes Forestales).
En cambio, algunas consideran que el cambio climático es una “excusa política”, culpando más a la negligencia institucional y a los incendios provocados (Bloque Conservador, Patriotas Indignados).
📌 Aprendizaje clave: El chatbot permite ver dónde hay consenso y dónde hay disputa. Por ejemplo, mientras unas audiencias hablan de “justicia climática” (Divulgadores Preocupados), otras denuncian “abandono político” (Patriotas Indignados), lo que ayuda a diseñar mensajes más adaptados.
B. Buscar soluciones y repartir responsabilidades
Otro gran bloque de interacciones gira en torno a qué hacer y quién debe actuar:
- “¿Qué debería hacer el Gobierno?”
- “¿Quién tiene más responsabilidad, el gobierno central o las autonomías?”
- “¿Qué podemos hacer como ciudadanía para prevenirlo?”
Aquí encontramos un hallazgo interesante: aunque las narrativas sobre las causas divergen, existe consenso general en que:
Es necesaria más inversión en prevención, limpieza de montes y dotación de recursos (Guardianes Forestales, Divulgadores Preocupados).
Los bomberos y comunidades locales necesitan apoyo real (Ciudadanía Frustrada, Progresistas Vigilantes).
Hace falta mejor coordinación entre administraciones (Bloque Conservador).
📌 Aprendizaje clave: Aunque las audiencias discrepan sobre el porqué, hay acuerdo en las soluciones estructurales: más prevención, más recursos y gestión coordinada.
C. Explorar estrategias de comunicación y testear mensajes
Uno de los hallazgos más interesantes es que varias personas usaron los bots para probar campañas antes de lanzarlas.
Por ejemplo, alguien pidió:
- “Dime 5 mensajes para hacerte ver que los incendios han aumentado por la crisis climática.”
Aquí encontramos un patrón clave: muchos tests buscaban adaptar mensajes a audiencias conservadoras (Bloque Conservador). Los resultados muestran que:
Los mensajes que funcionan mejor reconocen la importancia de la prevención local y el valor de agricultores, ganaderos y bomberos, evitando tonos alarmistas.
Narrativas centradas solo en el cambio climático generan rechazo entre las audiencias más escépticas.
Adaptar tono y vocabulario a cada audiencia aumenta la receptividad y evita choques innecesarios.
📌 Aprendizaje clave: La herramienta puede ser un laboratorio de experimentación narrativa, especialmente útil para diseñar mensajes efectivos en contextos polarizados.
3. Principales aprendizajes
Después de analizar todas las interacciones, nos quedamos con cinco aprendizajes clave:
El chatbot revela disputas narrativas por ejemplo, Progresistas Vigilantes priorizan el marco climático, mientras Patriotas Indignados lo rechazan.
El componente emocional es central predomina la indignación en Ciudadanía Frustrada y Patriotas Indignados, mientras que Divulgadores Preocupados tienden a invocar solidaridad y esperanza.
Hay un terreno común sobre soluciones audiencias muy distintas como Guardianes Forestales, Bloque Conservador y Progresistas Vigilantes coinciden en pedir más prevención y recursos.
Los bots permiten testear mensajes rápido siendo muy útil para adaptar narrativas a audiencias conservadoras sin generar confrontación.
Los datos generan inteligencia colectiva compartir aprendizajes permite que toda la comunidad comunique mejor y de forma más empática.
4. Mirando hacia adelante
Lo más valioso de esta fase es ver cómo la interacción colectiva genera inteligencia compartida. Este tipo de herramientas nos ayudan a:
Entender mejor cómo se construyen y circulan las narrativas.
Afinar nuestra visión estratégica sobre comunicación social.
Aprender juntas para responder mejor a crisis complejas y debates polarizados.
La herramienta seguirá evolucionando con nuevas funcionalidades y más fuentes de datos, incorporando vuestro feedback para liberar todo su potencial y desatar nuestra creatividad colectiva.