El próximo 1 de julio, los mexicanos deberán votar por un nuevo presidente, así como representantes en el Senado, Cámara de Diputados, así como la elección de nueve gobernadores, entre otros cargos.

De acuerdo con un estudio realizado por Twitter y la organización Juventud en Movimiento revela que los jóvenes de entre 18 y 25 años son los menos claros en su intención de voto. Sin embargo, sin importar la edad, 23% de los tuiteros dice no estar decidido al 100%, mientras que 32% no tiene pensado por quién votar.

"Hay aún un alto nivel de indecisión en los jóvenes y ahí hay una oportunidad", dijo Omar Schoijet, director de investigación de mercados de mercados hispanohablantes durante un evento en la Ciudad de México.

El estudio también arroja que entre los temas más comentados entre los tuiteros mexicanos el más popular es la corrupción, seguido de trabajo y economía. En cuanto a las conversaciones, 52% de los tuiteros aprecia en primera instancia que exista una respuesta y conversación directa con los usuarios seguido de los potenciales debates en la plataforma.


Hashtag electoral
Twitter anunció que, en torno a las elecciones en México, la plataforma lanzará tres hashtags dedicados al evento además de un emoji particular el próximo 30 de marzo.

En cuanto a alianzas, Hugo Rodríguez, director de políticas públicas para México en Twitter, especificó que se han realizado talleres de buenas prácticas de la plataforma con universidades como el Tecnológico de Monterrey y la Universidad Panamericana, además de talleres con partidos políticos; sin embargo, aunque está en curso, no se ha concretado una alianza con el Instituto Nacional Electoral.

"Seguimos en conversaciones desde hace mucho y falta afinar algunos detalles pero estamos en curso", dijo Rodríguez.

Los partidos que ya han hecho talleres con Twitter han sido Partido Acción Nacional, Nueva Alianza y Movimiento Ciudadano.

En cuanto a la detección de noticias falsas o cuentas maliciosas automatizadas en la plataforma, la firma hizo hincapié en cuanto a su detección usando Machine Learning. Además compartió que se ha elevado en 10 veces está detección; sin embargo, no hay aún cifras locales sobre estas cuentas maliciosas.


(Expansión)