Hace bastante tiempo que en las ponencias uso este ejemplo pero nunca me había puesto a escribir sobre ello pero considero que es un fantástico caso del fenómeno 2.0.

Mia Rose esel nombre artístico de María Antonia Sampaio Rosa, una joven de 20 años de edad de origen británico/portugués, según reza la entrada de Wikipedia dedicada a la artista. Entre sus méritos cuenta con un canal propio en YouTube.com que se ha convertido en uno de los más suscritos hasta la actualidad (128.333 suscriptores a día de hoy  más de 9,774,907 visitas).

Mia Rose comenzó su actividad en YouTube colgando vídeos en los que realizaba covets (versiones de canciones de otros artistas) acompañada de su guitarra. El conjunto de su voz y su físico acompañado de la autenticidad de sus interpretaciones grabadas con una cámara de vídeo casera en la intimidad de su propio dormitorio despertaron la simpatía y admiración de montones de “eyeballs”.

Una vez que Mia tenía una audiencia fiel que la seguía con cada nuevo vídeo de cada canción se atrevió a publicar su primera canción escrita e interpretada por ella, el vídeo lleva el original título de “Mia’s Own Song” aunque el titulo real de la canción es “Husban to be”.

La canción tuvo una gran acogida (2.789.969 reproducciones en YouTube del vídeo original). Pero lo más interesante de este éxito no se queda en esa espectacular cifra. Otros artistas llevados por su admiración (o por su deseo de apalancarse en el éxito de la artista para darse a conocer, quién puede saberlo) empezaron a sumar sus propios instrumentos a la canción de Mia y subieron el resultado también a YouTube.com alcanzando la nada despreciable cifra de 296.458 visualizaciones, un fantástico ejemplo de cocreación.

YouTube ha sido la plataforma sobre la que esta artista ha pasado de ser una adolescente más con cierto talento para la guitarra y una agradable voz a lanzar su propio disco, ha firmado con el sello Next Selection para ello. Incluso la prestigiosa revista Rolling Stone le dedico un artículo

Quería compartirlo con vosotros, me parece que es un ejemplo no muy conocido pero muy interesante, espero que a vosotros también os lo parezca.

Fue Dan Bricklin el que afirmaba en “The Cornucopia of the Commons” que había fundamentalmente tres maneras de construir una base de datos mediante la cooperación de los usuarios

1. Pagarle para que lo hagan (el modelos de los índices como el original de Yahoo!)
2. Proporcionarles una motivación para que lo hagan voluntariamente (como podría ser el caso de la por ejemplo en caso de la Wikipedia)
3. Que ocurra como un efecto colateral de sus acciones (como podría ser el ejemplo de Napster o el más reciente del Matchin’ de imágenes de Google)

Está claro que el primero de los casos es el más problemático, en cuanto a que supone disponer de un equipo suficiente y cualificado para hacer ese trabajo, lo que sin duda implica poder pagar ese equipo.

El segundo caso tiene otro problema, no siempre es fácil encontrar esa motivación para que cientos o miles de personas estén dispuestas a dedicar una parte de su tiempo a enriquecer esa base de datos con su conocimiento o su participación. Cuando uno mira los datos que proporciona la propia Wikipedia se puede observar claramente como un 93% de sus usuarios son meros consumidores de información pero jamás han colaborado de forma alguna a corregir, ampliar o crear ninguna entrada de la famosa enciclopedia.

Hace unos meses la revista Wired publicaba un artículo sobre Luis Von Ahn el creador del Captcha (esas imágenes deformadas que nos solicitan incluir múltiples sitios web para participar y cuyo principal objetivo es evitar el spam del lado oscuro de los bots que pueblan la red) que versaba sobre la tercera opción, la que a mi me parece más interesante de las tres.

El reto de Von Ahn consiste en intentar suplir ciertas incapacidades de los ordenadores con la participación de los humanos. Fundamentalmente hay algo en lo que los humanos somos buenos y que las máquinas no han sido capaces de mejorar y ese algo es en reconocer el contenido de las imágenes, concepto que está detrás precisamente del Captcha.

Hace meses un amigo me paso un enlace de un juego que había sacado Google donde te enfrentabas a otro usuario en tiempo real para asociar etiquetas descriptivas a una sucesión de fotos. En el caso de que coincidiera tu etiqueta con las del otro usuario recibías una puntuación.

Reconozco que no encontré un gran placer en participar en este juego pero lo cierto es que miles de personas se engancharon de tal forma que algunos jugadores llegaban a acumular más de 50 horas entretenidos en este juego del etiquetado. Detrás de este “inocente” juego estaba la mente de Von Ahn a quién Larry Page y Sergei Brin habían comprado los derechos del juego con el objetivo de mejorar su sistema de catalogación de imágenes.

Un perfecto ejemplo de cómo el efecto colateral de las acciones de los usuarios puede producir conocimiento de manera mucho más interesante que pidiéndoles que nos proporcionen esa información voluntariamente por ejemplo respondiendo a un cuestionario.

Ahora Von Ahn está preocupado por el tiempo que perdemos los usuarios tecleando el código del captcha en miles de sitios web ha ideado una forma de aprovecharlo y ha ideado el reCaptcha (podéis ver el de este mismo blog a la hora de aportar vuestros comentarios). El proyecto pretende aprovechar nuestro reconocimiento de los caracteres para mejorar los sistemas de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) de los Scanners para ayudar el el proyecto del Internet Archive, un proyecto con base en San Francisco para digitalizar el mayor fondo de libros de dominio publico y ponerlos a disposición de todos online gratuitamente. Otra muestra de cómo el efecto colateral de nuestra acción cotidiana puede convertirse en una fuente de conocimiento que se puede revertir en beneficio común.

En el terreno de la comunicación se me ocurre que el advergaming es una aplicación del mismo concepto sobre el que trabaja Von Ahn. Me refiero que un Advergame bien diseñado no es sólo aquel que propone un entorno lúdico de interacción con la marca con los valores evidentes que esto tiene para ella. Si no que un advergame bueno de verdad puede aprovechar esa interacción para aprender sobre los usuarios a través de su interacción en el juego. Por ejemplo en un juego de coches basado en un modelo real se puede pedir al usuario que escoja su color de coche favorito, de esta simple, forma totalmente integrada en el diseño del juego sin crear ninguna disrupción para el usuario, se puede obtener una estadística que relacione datos básicos del perfil del usuario con sus preferencias (por ejemplo sexo y color).

El artículo de MSNBC titulado Early adopters driving Web 2.0 explosion me ha llevado a reflexionar sobre el papel de los innovadores y los early-adopters en los procesos de influencia para la difusión y adopción de nuevas tecnologías. El proceso de adopción de nuevas tecnologías clásico fue descrito inicialmente por Everett Rogers en su libro Diffusion of Innovations y completado posteriormente por Geoffrey A. Moore en Crossing the Chasm.

Para ver un breve resumen de ambas os recomiendo un par de lecturas: en Wikipedia puedes encontrar una definición de ambas teorías en Technology adoption lifecycle y en Crossing the Chasm, y me han resultado especialmente interesantes este post de Write/read Web sobre el libro de Moore y este resumen de la investigación en la que se soporta la teoría inicial de Rogers aplicada a la innovación en la granjas estadounidenses.

Este gráfico (tomado de la web de Infrae) muestra las características básicas del modelo propuesto y los roles de cada uno de los segmentos identificados en el proceso:

Según mantiene el periodista de MSNBC Michael Rogers son los early adopters los que están liderando el progreso de las aplicaciones dentro de la esfera Web 2.0, sin embargo quizá este no sea el target de consumidor más adecuado para los anunciantes. Y quizá tenga razón. Los innovadores y los early-adopters tienen entre sus características primordiales la más absoluta ausencia de pereza a la hora de adoptar una nueva tecnología, aunque esto tenga como consecuencia también ni el más mínimo dolor de corazón para abandonar la anterior.

Esto es quizá parte de lo que le haya podido ocurrir a redes sociales como Friendster ante el fenómeno de MySpace y lo que a este último le pueda estar ocurriendo (aunque no con la misma fuerza, ni de manera igual en todos los países) ante el empuje de Facebook.

En el caso de que una tecnología haya llegado a alcanzar a la Late Majority las probabilidades de permanencia de la innovación serán altas ya que si tomamos el modelo de Rogers esto supondría haber llegado a más del 80% de los consumidores, de los cuales sólo 16% son ávidos switchers (innovators+early adopters).

En el artículo de MSNBC se destacan algunas características muy interesantes de este último grupo:

1. Parece ser un grupo dispuesto a adoptar una nueva propuesta a pesar de los fallos, bugs y demás problemas que pueda tener una versión de software lanzada en fase de desarrollo.
2. No tienen inconveniente en gastar en un nuevo dispositivo más dinero de lo que luego costará en el mercado una vez lanzado masivamente (por ejemplo todos los que hemos comprado un iPhone fuera de España y lo hemos liberado para su uso en nuestro país antes de disponer de la subvención del operador que presumiblemente llegará en unos meses).
3. Tienen más tiempo libre que la mayoría de nosotros. En el ejemplo de Rogers la adopción de Second Life (que sufrí en mis propias carnes) exige de un tiempo de dedicación muy alto además de tener un gran interés por salvar los múltiples inconvenientes que surgen en el camino.

Lo que quizá no ve el autor es el papel tan importante que estos dos segmentos tienes en la difusión del conocimiento como clave para el conocimiento y adopción de dichas tecnologías. Los nuevos influenciadores online coincidirían plenamente con esas características pero además sumaría otras igualmente interesantes, sobre todo para los marketinianos:

1. Amplio conocimiento y experiencia en Internet y, por lo tanto, de sus entresijos y procesos: por ejemplo del funcionamiento de la mecánica de optimización del contenido para obtener la mejor posición orgánica de sus blogs.
2. Son los más dispuestos a compartir ese conocimiento (los Mavens de Gladwell) con los demás de manera altruista con quizá el único incentivo del reconocimiento a su labor. De esta manera son los que participan activamente en la Wikipedia actualizando y enriqueciendo su contenido.
3. Poseen canales prácticamente gratuitos y accesibles a cualquier internauta gracias a las herramientas de blogging.
4. Por todo ello tienen la capacidad de convertirse en prescriptores naturales de sus audiencias, cada vez más amplias, que valoran extremadamente la independencia (que no objetividad) de su opinión basada en su propia experiencia y amplio conocimiento.