Estrategia antropológica de Netflix: de la información a la emoción Prácticas de producción y consumo de contenidos audiovisuales en el siglo XXI. En el contexto de transformaciones que ha sufrido la TV convencional, parece evidente que la proliferación de múltiples pantallas no constituyen una gran revolución tecnológica sino, más bien, la continuidad de grandes tendencias mundiales asociadas a la fusión de la televisión, telecomunicaciones e informática. Es interesante poder reflexionar acerca de cómo estas nuevas pantallas están modificando prácticas y consumos habituales. La convergencia digital esta moldeando parte de nuestra cultura, nuestras relaciones, nuestras formas de vivir. Cada innovación trae consigo una multiplicidad de cambios que no afectan sólo a la manera de reapropiación de la misma. Tomando como argumento palabras de Raymond Williams, destacamos el hecho de que el problema no está en las tecnologías en sí mismas, sino en lo que se decide hacer con ellas, “la tecnología particular es, entonces, un producto secundario de un proceso social que está determinado por otras circunstancias. Una tecnología sólo adquiere un status efectivo cuando se la usa con fines ya establecidos en este proceso social conocido.” (Williams, 1981). En tiempos de la Web 2.0, donde más que una tecnología es una actitud de los usuarios, tanto productores como consumidores, son protagonistas frente a la circulación, manejo y jerarquización de la información, conllevando que la atención del público sea cada vez mas voluble. Se ha perdido la costumbre de prestar atención continuada a un canal. La incorporación del control remoto en las pantallas, así como la multiplicación de canales, el crecimiento de televisores de uso individual y las continuas interrupciones publicitarias, entre otros factores; han creado el hábito de la movilidad, ha llevado a las audiencias a ser versátiles, poco fieles, a moverse por impulsos, a aburrirse rápido, a tener poco paciencia, a ser audiencias menos tolerantes. Todo ello va unido a nuevos fenómenos que afectan a las percepciones, los contenidos, los usos y surgimiento de nuevas prácticas culturales en las jóvenes generaciones. Estas nuevas tendencias que distan mucho de la televisión convencional, y que van hacia un nuevo modelo de consumo, donde se conjugan nuevos formatos de contenidos, pero también una interactividad permanente de los usuarios con otros usuarios y con los medios. Esto implica, que estemos atravesando profundas transformaciones y nuevos retos. Martín-Barbero (2007) reflexiona sobre estos procesos, afirmando que la revolución de la tecnología inserta en las sociedades actuales no sólo son nuevos instrumentos, nuevas maquinas, sino que es responsable de reconfigurar las relaciones entre procesos simbólicos y formas de producción y distribución, creando así un nuevo modo de producción directamente asociado a un nuevo modo de comunicación. De Consumidores a Prosumidores El traspaso de lo analógico a lo digital, no solo abre el abanico para una nueva reconfiguración de medios, sino que deja en evidencia la proliferación de nuevas prácticas y re significaciones en los procesos y modos de vincularnos con las nuevas tecnologías. Las audiencias de hoy mientras miran tv analógica, se conectan al mismo tiempo a su página web, a redes sociales o a buscadores en busca de información. Esta convergencia, consolida la implementación del lenguaje audiovisual en múltiples pantallas, e insertas en una cultura digital. El usuario deja de ser un simple receptor de información, consumidor pasivo y sedentario de los medios tradicionales, y adopta un rol activo frente una oferta completa y heterogénea de contenidos que él mismo puede seleccionar según sus necesidades. José Luis Orihuela los denomina “prosumidores”, pues no sólo se convierten en consumidores de medios interactivos sino que llegan a participar incluso en la producción de contenidos (Orihuela, 2000). El concepto prosumidor fue anticipado por Marshall McLuhan. Sin embargo, es Alvin Toffler quien introdujo formalmente la palabra prosumidor, en el libro La tercera ola. El capítulo XX del referido libro, precisamente consigna el siguiente título: ‘‘El resurgimiento del prosumidor’’. Las actividades de los prosumidores –anticipó Toffler- definirían el rumbo de la ‘‘economía invisible’’ (la economía invisible es en realidad la economía del conocimiento): “Durante la primera ola, la mayoría de las personas consumían lo que ellas mismas producían. No eran ni productores ni consumidores en el sentido habitual. Eran, en su lugar, lo que podría denominarse prosumidores. Fue la revolución industrial lo que, al introducir una cuña en la sociedad, separó estas dos funciones y dio nacimiento a lo que ahora llamamos productores y consumidores (…) si examinamos atentamente la cuestión, descubrimos los comienzos de un cambio fundamental en la relación mutua existente entre estos dos sectores o formas de producción” . Lo que sí está claro es, que si definimos a la Convergencia digital como “al flujo de contenidos a través de múltiples plataformas mediáticas, la cooperación entre múltiples industrias mediáticas y el comportamiento migratorio de las audiencias, dispuestas a ir casi a cualquier parte en busca del tipo deseado de experiencias de entretenimientos”( Henry Jenkins 2008 ).La convergencia exige a las empresas mediáticas que reconsideren los viejos supuestos a cerca de lo que significa el consumo de los medios, supuestos que configuran tanto las decisiones de programación como de mercadotecnia. “Si los viejos consumidores se suponían pasivos, los nuevos consumidores son activos. Si los viejos consumidores eran predecibles y permanecían donde le decían que se quedasen, los nuevos consumidores son migratorios y muestran una lealtad hacia las cadenas, redes y medios. Si los viejos consumidores eran individuos aislados, los nuevos consumidores están más conectados socialmente. Si el trabajo de los consumidores mediáticos fue antaño silenciosos e invisible, los nuevos consumidores son ruidosos y públicos”. (Henry Jenkins 2008) Sociedad en red y producción simbólica El escritor canadiense Herbert Marshall McLuhan, quien acuñó las conocidas expresiones “el mensaje es el medio” y “la aldea global”, fue uno de los pensadores que intento comprender los medios de comunicación y la aldea global, analizando el impacto que las tecnologías de las telecomunicaciones tuvieron sobre la civilización occidental. Para McLuhan es imprescindible poner el acento en que lo que verdaderamente transforma todos los aspectos de la vida humana que es el medio en sí mismo y no aquello que transmite. Cada medio creado por el hombre, es decir cada nueva tecnología se inserta en un sistema de instrumentos específico y crea una serie de transformaciones que impacta el total de las actividades humanas. “. “ La tecnología es lo que nos separa de nuestro medio ambiente” Herbert Marshall McLuhan (1964). Más contemporáneamente, Manuel Castells sociólogo catalán, formado en Francia y de origen marxista, se dedicó a estudiar las relaciones de las Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) y la sociedad. Su tratado más importante “La era de la información, economía sociedad y cultura”, tiene tres tomos y es un libro de referencia internacional para entender las relaciones de la Sociedad en la que vivimos, atravesada por las interacciones tecnológicas. Es el autor de conceptos tales como “Sociedad red”, “Informacionalismo”. “La tecnología es una dimensión fundamental del cambio social”, afirma el sociólogo. Para Castells el paradigma tecnológico, es el nuevo modo de producción simbólica. Es la estructura del modo producción simbólica del informacionalismo frente al industrialismo. Castells toma esta manera de entender el cambio social para analizar el impacto de las tecnologías en el mundo actual. Para él, la Sociedad Red es la superestructura que emerge condicionada por esa forma de producción. Así, se puede entender que la sociedad en red es la clave para distinguir entre los usos que se hacen de la información, ya que el simple flujo informativo no transforma la realidad, es sólo a partir del uso que se haga de ésta que se puede concretar un proceso de comunicación en la sociedad interconectada. Si bien el concepto de narrativa transmedia (transmedia storytelling) fue introducido por Henry Jenkins en un artículo publicado en el 2003 en la revista del MIT de Boston [Jenkins 2003], es el profesor e investigador Carlos Scolari (2013), quien retoma el concepto y caracteriza la narrativa transmedia como poseedora de dos rasgos: con expansión narrativa y con cultura participativa Para Scolari “cuando uno habla de interfaz piensa inmediatamente en la pantalla, mouse, joystick. Mi idea era justamente llevar el concepto de interfaz más allá y pensarla como una pequeña red de actores humanos tecnológicos que interactúan, y bajo esa perspectiva podemos pensar: la escuela es una interfaz, la educación es una interfaz, es decir, llevar esa concepción a otro nivel”. De esta forma, una narrativa transmedia es un relato que se extiende en muchos medios y plataformas con la cooperación de los usuarios. Para comprender este universo narrativo el «lector» debe activar una serie de competencias y experiencias previas que no están presentes en la lectura tradicional. El usuario transmedia es un lector que debe tener la capacidad de manejar diversos lenguajes y sistemas semióticos, desde el escrito hasta el interactivo, pasando por el audiovisual en todas sus formas. De la sociedad de la información a la sociedad de los datos masivos Big data. El arte de la información No es nada novedoso el uso de datos masivos para obtener bienes y servicios de valor significativo y provechoso para un fin. La realidad es que esos datos masivos que antes eran almacenados en forma analógica, hoy se está digitalizando a pasos agigantados. No solo el almacenamiento sino el procesamiento de la información son mucho más acelerados, permitiendo que los datos masivos cambien la naturaleza de los negocios, los mercados y la sociedad. La era de los datos masivos pone en cuestión la forma en que vivimos e interactuamos con el mundo. Y aun más, la sociedad tendrá que desprenderse de parte de su obsesión por la causalidad a cambio de meras correlaciones: ya no sabremos por qué, sino solo qué. Tomando palabras de Mayer Schonberger, Viktor y Cukier, Kenneth (2013): “Las compañías de internet se han visto particularmente abrumadas. Google procesa más de 24 petabytes de datos al día, un volumen que representa miles de veces la totalidad del material impreso que guarda la Biblioteca del Congreso de Estados Unidos. A Facebook, una empresa que no existía hace una década, se suben más de diez millones de fotos nuevas cada hora. Sus usuarios hacen clic en el botón de “me gusta” o insertan un comentario casi tres mil millones de veces diarias, dejando un rastro digital que la compañía explota para descubrir sus preferencias. Entretanto, los ochocientos millones de usuarios mensuales del servicio YouTube de Google suben más de una hora de vídeo cada segundo. El número de mensajes de Twitter aumenta alrededor de un 200 por 100 al año, y en 2012 se habían superado los cuatrocientos millones de tuits diarios” El uso de datos masivos no consiste en intentar “enseñar” a un ordenador a “pensar” como un ser humano. Más bien, consiste en aplicar las matemáticas a enormes cantidades de datos para poder inferir probabilidades, la clave radica en que estos sistemas funcionan bien porque están alimentados con montones de datos sobre los que basar sus predicciones. Según Viktor Mayer-Schonberger y Kelly Cukier (2013) "Big data" es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Los tamaños del "Big data" se encuentran constantemente en movimiento creciente, de esta forma en 2012 se encontraba dimensionada en un tamaño de una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único data set. Thick Data. El arte de la emoción Que los datos revelen información y se convierten en símbolos, y por ende, en una guía que regula el comportamiento, siempre ha estado ligado al hombre como ser racional y social. Actualmente algunas plataformas se están sirviendo del Thick Data para poder generar productos acordes a sus consumidores, donde la emoción y la antropología social juegan un rol importante. El término Thick Data ha sido popularizado por la antropóloga Tricia Wang y significa literalmente “datos espesos”, un guiño más que evidente a Clifford Geertz y a su “descripción densa”. El Thick Data se diferencia del Big Data por su enfoque cualitativo, obteniendo datos etnográficos que permiten poner de manifiesto contextos y emociones de los sujetos estudiados. Mientras que el Big Data requiere un proceso algorítmico generalmente llevado a cabo por estadistas y matemáticos, el Thick Data es terreno de antropólogos y sociólogos. Es interesante observar que tanto el Thick data como el Big data no son conceptos ni herramientas contrapuestas sino complementarias, son diferentes maneras de entender la realidad. Mientras que el big data te da una muestra amplia de datos, te permite analizar millones de personas, y el thick data te da información más valiosa, datos más personales. Thick Data revela el contexto social de las conexiones entre puntos de datos, mientras que Big Data revela conocimientos con un rango específico de puntos de datos cuantificados. Técnicas de datos espesos aceptan la irreductible complejidad, mientras que las técnicas de datos masivos aíslan variables para identificar patrones. Los Datos Espesos pierden escala, mientras que los Datos Masivos pierden resolución. Según Tricia Wang (2013): “Las organizaciones quieren construir lazos más fuertes con las partes interesadas, necesitan historias. Historias contienen emociones, algo que ningún conjunto de datos por más lavado y normalizado podrá jamás ofrecer. Las cifras por sí solas no responden a las emociones de la vida cotidiana, a la confianza, la vulnerabilidad, el miedo, la codicia, la lujuria, la seguridad, el amor y la intimidad. Es difícil representar algorítmicamente la fuerza de afiliación de un individuo con un servicio/producto y cómo el significado de esa afiliación cambia a través del tiempo. Enfoques de datos espesos se adentran profundamente en los corazones de las personas. En última instancia, una relación entre un actor y una organización o marca es emocional, no racional”. Jordi Colobrans, tecnoantropólogo y profesor de la UB opina que han de ir de la mano: “Si estamos haciendo ciudades inteligentes necesitamos administraciones inteligentes, y el big data de una ciudad inteligente ha de estar contrastado con thick data para saber qué pasa en profundidad, y lo mismo ocurre en el resto de ámbitos donde se genera big data o se hace minería de datos”. Otra de las características fundamentales del Thick Data es que la información suele provenir de una muestra pequeña. El conocimiento surge de la profundidad de las historias de los pequeños sondeos. Generalmente en el muestreo masivo no se aprecian los matices que reflejan las emociones del comportamiento humano y ahí suele estar la clave de algo que puede ser muy importante. Pablo Mondragon Valero, antropólogo y director del Proyecto Antropologia 2.0, afirma que “el Thick Data acepta la complejidad y no aísla variables para generar patrones. Cuantificar sistemas dinámicos, especialmente el comportamiento humano, es complejo e impredecible ya que a menudo se ve alterado por diferentes variables externas e internas. La conducta varía porque aparecen nuevos patrones que la hacen cambiar y esto es muy importante a la hora de anticipar o predecir tendencias” . “El trabajo etnográfico se enfrenta a un grave problema de percepción en un mundo impulsado por los datos. Aunque siempre he integrado el análisis estadístico con mi trabajo cualitativo en el ámbito académico, me encontré por el contrario con un montón de escepticismo sobre el valor de los datos derivados del trabajo etnográfico al comenzar a trabajar principalmente con corporaciones”. La estrategia antropológica de Netflix: Conocer para domesticar Netflix ha revolucionado el modelo de negocio de contenidos audiovisuales. La historia de la compañía se remonta a 1997 cuando Reed Hastings olvido devolver una cinta de video que había alquilado en Blockbuster, y eso le supo perder dinero. De esta forma creo este modelo de negocio junto a Marc Random, basado en una compañía de venta y alquiler de DVDS a través de la red. En el año 2000, introdujo un sistema de recomendación personalizada para los miembros de Netflix, en que se comparan los patrones de uso de los usuarios. Con la información de los clientes, buscaban similitudes en los gustos para recomendar películas a personas con perfiles parecidos. Basándose en el interés por la “personalización” en el año 2006, la compañía presento el concurso, Netflix Prize para encontrar a una persona o equipo que pudiera mejorar su sistema de recomendaciones y alcanzar así la eficacia total. (Clive, 2008) En el año 2007 desarrollaron un nuevo servicio: el video On Demand (VOD) en streaming. A partir de aquí, Netfliz vio el futuro del entretenimiento basado en ver contenido bajo demanda, en cualquier dispositivo y a costos no muy elevados. Contenido viejos, nuevos, y también inédito, que se renuevan constantemente en la plataforma mantienen cautivos a los consumidores. Los gustos se reflejan en las visualizaciones que realizan los usuarios y a partir de allí, la compañía los filtra y procesa para sugerir contenidos acordes al usuario. En el año 2011 la compañía se internacionaliza y lanza el servicio Netflix en Latinoamérica y el Caribe. También comenzó a adquirir contenido original para su servicio de suscripción de streaming. Su primera apuesta fue «House of Cards» que se estrenaría en febrero de 2013. En 2013 Netflix recibe 31 nominaciones a los premios Primetime Emmy, incluidas a mejor serie dramática, a mejor serie cómica, y a mejor documental o especial de no ficción por “House of Cards”, “Orange is the New Black” y “The Square”, respectivamente. “House of Cards” ganó tres premios Primetime Emmy. En 2014 Netflix supera los 50 millones de usuarios en todo el mundo. En 2017 la compañía roza los 110 millones de abonados y obtiene un beneficio neto de 373,4 millones de dólares en los 9 primeros meses del año, una cifra que representa una mejora del 211,4% respecto al mismo periodo del año anterior. Elena Neira, es licenciada en Derecho y Comunicación Audiovisual, especializada en nuevos modelos de distribución audiovisual y profesora de los Estudios de Comunicación de la Universidad Abierta de Cataluña, Neira es una referente a nivel global en el análisis del presente y el futuro de la industria Audiovisual. Para la investigadora, todo el big data que generamos como usuarios les ha otorgado una posición privilegiada en términos de conocimiento de la audiencia, que les ha llevado a aislar más de 2.000 comunidades de gustos sobre las que pueden trabajar (y a las que pueden recomendar de manera hiperpersonalizada). Neira sostiene que “Todo el Big Data que maneja Netflix está destinado a generar productos que interesen a su audiencia, por lo que prima la satisfacción del cliente. Este diseño a partir de la información que extraen de sus usuarios genera una serie programas muy complacientes con la audiencia, algo que va contra la formación del gusto, que exige ver cosas que nos desafíen”. El big data también es útil en términos de conocimiento del contenido. En ello tienen un papel clave los taggers y juicers de Netflix, personas a las que pagan por ver contenido y asignarle una serie de etiquetas o para elegir las imágenes y frames más relevantes, respectivamente. En base a este sistema se construye la arquitectura de su popular sistema de recomendación, que cuenta con miles de microgéneros bajo los cuales puede presentar el contenido y decenas de alternativas gráficas para el mismo Netflix crea unas pinzas de recomendación personalizadas, gráficas y temáticas, que «encierran» al usuario y le colocan frente al contenido que considera está alineado con su perfil de entretenimiento. ¿Por qué tanto interés en que consumamos el contenido de golpe? Ante esta pregunta, Elena Neira, afirma” a nivel práctico, porque es una excelente estrategia para aumentar la satisfacción general con la plataforma. Netflix gana dinero con cada alta y lo pierde con cada baja. Por ello la eficiencia del contenido es una medida directamente relacionada con el número de horas que pasamos conectados a la plataforma. Cuando consumimos muy intensamente un servicio se reducen las posibilidades de que lo demos de baja" . En los más de 10 años que Netflix lleva monitorizando nuestros hábitos de consumo en streaming, ha desarrollado una extraordinaria capacidad para, de un lado, dimensionar la audiencia potencial de todo el producto que incorpora a la plataforma y, de otro, para crear una presentación “a medida” de cada usuario. Pero detrás del binge watrching, traducido al español “atracón de series”, esconde el objetivo de impulsar que la experiencia privada de visionado acabe teniendo una dimensión pública. En el momento en que nos enganchamos a una serie, ese placer y vínculo que sentimos propicia que hablemos de ella, ya que buscamos amplificar la complicidad y camaradería emocional. Lo que al final consigue Netflix impulsando el binge son unos extraordinarios picos de conversación social, muy ventajosos a la hora de conseguir una mayor popularidad de sus programas, que se convierten en tendencia y consiguen llamar la atención de nuevas masas de público. La filosofía de comunicación de Netflix está muy alineada con la voluntad de alimentar la complicidad y el sentimiento de comunidad. El discurso es claro: no es «tienes que ver este programa» es «comprendemos cómo te sientes. Netflix parece haber encontrado la manera de burlar esta saturación, poniendo sus contenidos en donde, a día de hoy, resulta más difícil estar: en la conversación del público. ¿Que ves cuando me ves? Usuarios controlados ¿Cómo construye Netflix el perfil de su usuario? A partir de la información difundida por trabajadores de la compañía en presentaciones públicas, entrevistas, artículos y posts en su Tech Blog, podemos concluir que Netflix monitoriza información muy diversa y transversal .Por ejemplo, el tipo de conte-nido reproducido y descartado; las características de la reproducción (si se ha realizado a ritmo normal, si se ha avanzado, retrocedido, pausado o abandonado); la intensidad de la reproducción(frecuencia y número de horas de streaming por sesión); la valoración que el usuario le otorga al contenido (pulgar arriba o abajo); el tipo de dispositivo desde el que se accede; los caminos que sigue el usuario y las búsquedas realizadas dentro de la aplicación; el día y la hora; la ubica-ción del contenido que se decidió reproducir o se descartó, y cuestiones tecnológicas, como el tipo de conexión, el funcionamiento óptimo del buffer etcétera. (Fernández-Manzano; Neira; Cla-rés-Gavilán, 2016). Nuestros consumos cotidianos, nuestras prácticas de mirar televisión, nuestras conversaciones públicas en redes sociales sobre contenidos, los horarios de encendido, si reprodujiste varios capítulos de una serie o si saltaste la cabecera de alguna, todo ello sirve para Netflix. El modelo de negocio está pensado para personalizar tus gustos, recomendarte películas de temáticas y protagonistas similares a las que has visto, netflix solo quiere atraparte y que no te vayas mas de ella. No es tarea fácil mantener atrapado a sus usuarios, además de producir buenos títulos y contratar a grandes creadores, lo importante es conseguir que los consumidores se animen a seguir viendo contenidos durante horas y horas. Para Fernández-Manzano; Neira; Cla-rés-Gavilán (2016): “uno de los trucos es la selección de imágenes que percibes en la interfaz cuando te conectas. Lógico, ¿verdad? Pero, ¿has entrado alguna vez en el perfil de Netflix de otra persona? ¿Te has dado cuenta de que su apariencia es completamente diferente a la del tuyo? Eso es porque cada cliente de la compañía tiene la suya propia. Así es: las imágenes que el videoclub usa para que cliques en 'Stranger Things', en 'The Crown', en su último especial de comedia, son diferentes para cada usuario, para maximizar las posibilidades de que acabes devorando la serie o la película de turno. ¿Que cómo lo hace? Con un algoritmo especial que tiene en cuenta todo lo que has visto (y lo que te ha gustado) anteriormente. Parece cosa de magia, pero es más bien cosa de eso llamado Big Data”. Esta apuesta de Netflix por conocer a sus usuarios, no solo se logra con la Big Data, y gracias a sus algoritmos que recolecta una vasta cantidad de datos que permiten anticipar qué te gustaría ver en cierto momento determinado del día, sino también por unos rigurosos datos más cualitativos y contextuales que aporta la sociología y la antropología. Retomando los conceptos de Thick Data, estos datos cualitativos y contextuales cómo por ejemplo:¿Qué comen los usuarios mientras ven las series? ¿Cómo se comportan? ¿Qué tipo de interactuaciones se da entre ellos? Datos que solo pueden obtenerse de forma vivencial, casi intrusiva, conviviendo con los usuarios. D es esta forma Netflix apostó por una perspectiva Thick Data y contactó con un afamado antropólogo, Grant McCracke. McCracken convivió con los usuarios de Netflix alrededor del mundo, construyendo conocimiento etnográfico sobre cambios en los patrones de visionado, cultura doméstica y relaciones offline. Mientras los algoritmos de Netflix señalaban cómo interactuamos con la plataforma, McCracken se concentró en escribir la experiencia completa, obteniendo con ello una gran cantidad de datos contextuales y nuevas líneas de innovación. (Pablo Mondragon Valero, 2017). El antropólogo afirma: “Creo que el simple hecho de no tener que esperar a los cortes comerciales para poder ver tu programa o tener que esperar una semana para tu siguiente episodio y luego, al terminar la temporada, tener que esperar mucho tiempo para volver a ver el show de nuevo. La habilidad de poder sentarse y ver el show completo en una semana es de verdad una posibilidad de involucrarte con el show y realmente prestar atención. La tecnología está por un lado y la cultura por el otro. La tecnología te permite ver con más cuidado y la cultura dice cambiemos las reglas de la narrativa.” De todas maneras, Scolari (2013) y Jenkins (2006) afirman que esta digitalización y el consiguiente desarrollo de los recursos tecnológicos no son suficientes para justificar el cambio en la actitud de la audiencia; al contrario, estos autores entienden el proceso a la inversa: la audiencia de la era de Internet ha cambiado sus prácticas televisivas y la tecnología ha facilitado esa transformación audiovisual. Es por ello que, más allá de la revolución tecnológica que ha supuesto la digitalización audiovisual, es importante analizar cómo la audiencia ha adoptado nuevas prácticas alrededor de los nuevos medios (Prado, 2009 Bibliografía: APARICI & GARCÍA-MARÍN: Comunicar y educar en el mundo que viene. Barcelona: Gedisa. 2017 CASTELLS, Manuel, Comunicación y poder, Madrid: Alianza Editorial, 2009. 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