TEDWomen 2010
Johanna Blakley: Social media and the end of gender
Johanna Blakley: los medios sociales y el fin del género
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Las empresas de medios y la publicidad siguen usando los datos demográficos de siempre para entender a las audiencias de hoy pero éstas resultan cada vez más difíciles de seguir en línea, dice la investigadora de medios Johanna Blakley. A medida que los medios sociales superan en número a los medios tradicionales, y las mujeres a los hombres, Blakley explica los cambios que vienen en el futuro de los medios.
Johanna Blakley - Media maven
Johanna Blakley studies the impact of mass media and entertainment on our world. Full bio
Johanna Blakley studies the impact of mass media and entertainment on our world. Full bio
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00:15
I'm going to make an argument today
0
0
2000
Hoy voy a plantear una idea
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that may seem a little bit crazy:
1
2000
3000
que puede parecer un tanto loca:
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social media and the end of gender.
2
5000
3000
los medios sociales y el fin del género.
00:23
Let me connect the dots.
3
8000
2000
Déjenme que les explique.
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I'm going to argue today
4
11000
2000
Hoy voy a plantear
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that the social media applications
5
13000
2000
que las aplicaciones sociales
00:30
that we all know and love, or love to hate,
6
15000
3000
que todos conocemos y amamos, amamos u odiamos,
00:33
are actually going to help free us
7
18000
2000
nos van a ayudar a liberarnos
00:35
from some of the absurd assumptions
8
20000
2000
de algunas hipótesis absurdas
00:37
that we have as a society about gender.
9
22000
3000
que como sociedad tenemos en cuestiones de género.
00:40
I think that social media
10
25000
2000
Creo que los medios sociales
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is actually going to help us dismantle
11
27000
2000
nos van a ayudar realmente a desmantelar
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some of the silly and demeaning stereotypes
12
29000
3000
algunos estereotipos tontos y degradantes
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that we see in media and advertising
13
32000
3000
que se ven en los medios y en la publicidad
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about gender.
14
35000
2000
en cuestiones de género.
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If you hadn't noticed,
15
37000
2000
Por si no lo han notado
00:54
our media climate generally provides
16
39000
2000
el clima mediático por lo general nos brinda
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a very distorted mirror
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41000
2000
una imagen muy distorsionada
00:58
of our lives and of our gender,
18
43000
2000
de nuestras vidas y de nuestro género.
01:00
and I think that's going to change.
19
45000
2000
Y creo que eso va a cambiar.
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Now most media companies --
20
47000
2000
Hoy la mayoría de las empresas de medios
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television, radio, publishing, games, you name it --
21
49000
3000
-la TV, la radio, la gráfica, los juegos, etc.-
01:07
they use very rigid segmentation methods
22
52000
3000
usan métodos de segmentación muy rígidos
01:10
in order to understand their audiences.
23
55000
2000
para entender a sus audiencias.
01:12
It's old-school demographics.
24
57000
2000
Usan demografía de la vieja escuela.
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They come up with these very restrictive labels to define us.
25
59000
4000
Vienen a encasillarnos en esas etiquetas muy restrictivas.
01:19
Now the crazy thing
26
64000
2000
Ahora lo loco
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is that media companies believe
27
66000
2000
es que las empresas de medios creen
01:23
that if you fall within a certain demographic category
28
68000
3000
que si uno cae en determinada categoría demográfica
01:26
then you are predictable in certain ways --
29
71000
2000
se vuelve en cierta forma predecible.
01:28
you have certain taste,
30
73000
2000
Que uno prefiere ciertas cosas,
01:30
that you like certain things.
31
75000
2000
que le gustan determinadas cosas.
01:32
And so the bizarre result of this
32
77000
2000
Y esto da como extraño resultado
01:34
is that most of our popular culture
33
79000
2000
que gran parte de nuestra cultura popular
01:36
is actually based on these presumptions
34
81000
2000
se base en realidad en estas
01:38
about our demographics.
35
83000
2000
presunciones demográficas.
01:41
Age demographics:
36
86000
2000
Demografía por edad:
01:43
the 18 to 49 demo
37
88000
2000
la demo de 18 a 49
01:45
has had a huge impact
38
90000
2000
ha tenido gran impacto
01:47
on all mass media programming in this country
39
92000
2000
en la programación de medios del país
01:49
since the 1960s,
40
94000
2000
desde los años 60
01:51
when the baby boomers were still young.
41
96000
3000
cuando los "baby boomers" todavía eran jóvenes.
01:54
Now they've aged out of that demographic,
42
99000
3000
Ahora ya no entran en ese segmento
01:57
but it's still the case
43
102000
2000
pero sigue siendo válido
01:59
that powerful ratings companies like Nielson
44
104000
2000
que las encuestadoras de audiencia como Nielson
02:01
don't even take into account
45
106000
2000
ni siquiera tienen en cuenta
02:03
viewers of television shows over age 54.
46
108000
3000
a los televidentes de más de 54 años.
02:06
In our media environment,
47
111000
2000
Para nuestro ambiente mediático
02:08
it's as if they don't even exist.
48
113000
2000
es como si no existieran.
02:10
Now, if you watch "Mad Men," like I do --
49
115000
2000
Ahora bien, si miran "Mad Men" como yo
02:12
it's a popular TV show in the States --
50
117000
3000
-un programa de TV popular en EE.UU.-
02:15
Dr. Faye Miller does something called psychographics,
51
120000
3000
La Dra. Faye Miller hace algo que se llama psicografía,
02:18
which first came about in the 1960s,
52
123000
3000
que surgió en los años 60
02:21
where you create these complex psychological profiles
53
126000
2000
y consiste en crear perfiles psicológicos complejos
02:23
of consumers.
54
128000
2000
de los consumidores.
02:25
But psychographics really haven't had a huge impact on the media business.
55
130000
3000
Pero la psicografía en realidad nunca tuvo gran impacto en los medios.
02:28
It's really just been basic demographics.
56
133000
3000
Ha sido sólo demografía elemental.
02:32
So I'm at the Norman Lear Center at USC,
57
137000
3000
Por eso en el Centro Norman Lear de la USC
02:35
and we've done a lot of research over the last seven, eight years
58
140000
3000
hemos investigado mucho en los últimos 7 u 8 años
02:38
on demographics
59
143000
2000
sobre la demografía
02:40
and how they affect media and entertainment
60
145000
2000
y su impacto en los medios y el entretenimiento
02:42
in this country and abroad.
61
147000
2000
en el país y en el exterior.
02:44
And in the last three years,
62
149000
2000
Y en los últimos 3 años
02:46
we've been looking specifically at social media to see what has changed,
63
151000
3000
hemos estado observando en especial a los medios sociales para ver los cambios.
02:49
and we've discovered some very interesting things.
64
154000
3000
Y hemos descubierto algunas cosas muy interesantes.
02:53
All the people who participate in social media networks
65
158000
2000
Todas las personas que participan en redes sociales
02:55
belong to the same old demographic categories
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160000
3000
pertenecen a las mismas categorías demográficas vetustas
02:58
that media companies and advertisers
67
163000
2000
que las empresas de medios y los anunciantes
03:00
have used in order to understand them.
68
165000
2000
han usado para entenderlas.
03:02
But those categories mean even less now
69
167000
3000
Pero esas categorías hoy significan
03:05
than they did before,
70
170000
2000
mucho menos que antes.
03:07
because with online networking tools,
71
172000
2000
Porque con las herramientas de redes en línea
03:09
it's much easier for us
72
174000
2000
hoy nos resulta mucho más fácil
03:11
to escape some of our demographic boxes.
73
176000
2000
salirnos de nuestras restricciones demográficas.
03:13
We're able to connect with people quite freely
74
178000
3000
Podemos conectarnos con las personas mucho más libremente
03:16
and to redefine ourselves online.
75
181000
2000
y redefinirnos en línea.
03:18
And we can lie about our age online, too, pretty easily.
76
183000
3000
Y podemos mentir la edad con mucha facilidad.
03:22
We can also connect with people
77
187000
3000
También podemos conectarnos con personas
03:25
based on our very specific interests.
78
190000
2000
en base a intereses muy específicos.
03:27
We don't need a media company
79
192000
2000
No necesitamos una empresa de medios
03:29
to help do this for us.
80
194000
2000
que nos ayude a hacer esto.
03:31
So the traditional media companies, of course,
81
196000
3000
Por eso las empresas de medios tradicionales, claro,
03:34
are paying very close attention to these online communities.
82
199000
3000
están prestando mucha atención a estas comunidades en línea.
03:37
They know this is the mass audience of the future;
83
202000
3000
Saben que son las audiencias del futuro.
03:40
they need to figure it out.
84
205000
2000
Tienen que hacerse una idea.
03:42
But they're having a hard time doing it
85
207000
2000
Pero les está costando mucho hacerlo
03:44
because they're still trying to use demographics in order to understand them,
86
209000
3000
porque todavía tratan de usar la demografía para entenderlas
03:47
because that's how ad rates are still determined.
87
212000
3000
porque es así como se fijan las pautas publicitarias.
03:50
When they're monitoring your clickstream --
88
215000
2000
Cuando monitorean nuestros clics
03:52
and you know they are --
89
217000
2000
-y uno sabe que lo hacen-
03:54
they have a really hard time
90
219000
2000
les cuesta muchísimo
03:56
figuring out your age, your gender and your income.
91
221000
2000
hacerse una idea de nuestra edad, género, ingresos.
03:58
They can make some educated guesses.
92
223000
2000
Pueden hacer algunas conjeturas.
04:00
But they get a lot more information
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225000
2000
Pero obtienen mucha más información
04:02
about what you do online,
94
227000
2000
de lo que uno hace en línea
04:04
what you like, what interests you.
95
229000
2000
de lo que nos gusta y lo que nos interesa.
04:06
That's easier for them to find out than who you are.
96
231000
3000
Eso les resulta más fácil de descubrir que quién es uno.
04:09
And even though that's still sort of creepy,
97
234000
3000
Y a pesar de que sigue siendo escalofriante,
04:12
there is an upside
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237000
2000
hay un lado positivo
04:14
to having your taste monitored.
99
239000
3000
de que a uno le monitoreen los gustos.
04:17
Suddenly our taste is being respected
100
242000
2000
De pronto se respeta nuestro gusto
04:19
in a way that it hasn't been before.
101
244000
2000
de maneras nunca antes vistas.
04:21
It had been presumed before.
102
246000
2000
Antes se suponía.
04:24
So when you look online at the way people aggregate,
103
249000
3000
Cuando uno ve en línea la forma en que la gente se congrega
04:27
they don't aggregate
104
252000
2000
no se congrega
04:29
around age, gender and income.
105
254000
2000
por edad, género e ingresos.
04:31
They aggregate around the things they love,
106
256000
2000
Se congrega en torno a las cosas que ama
04:33
the things that they like,
107
258000
2000
a las cosas que le gusta.
04:35
and if you think about it, shared interests and values
108
260000
2000
Y si lo piensan, los intereses y valores compartidos
04:37
are a far more powerful aggregator of human beings
109
262000
3000
son agrupadores más potentes de seres humanos
04:40
than demographic categories.
110
265000
2000
que las categorías demográficas.
04:42
I'd much rather know
111
267000
2000
Prefiero saber
04:44
whether you like "Buffy the Vampire Slayer"
112
269000
3000
si te gusta "Buffy, la cazavampiros"
04:47
rather than how old you are.
113
272000
2000
antes que tu edad.
04:49
That would tell me something more substantial about you.
114
274000
3000
Eso me va a decir algo mucho más importante sobre ti.
04:53
Now there's something else that we've discovered about social media
115
278000
2000
Pero hay algo más que hemos descubierto sobre los medios sociales
04:55
that's actually quite surprising.
116
280000
2000
que es bastante sorprendente.
04:57
It turns out that women
117
282000
2000
Resulta que las mujeres
04:59
are really driving the social media revolution.
118
284000
3000
están a la cabeza de la revolución de medios sociales.
05:03
If you look at the statistics --
119
288000
2000
Si uno mira las estadísticas
05:05
these are worldwide statistics --
120
290000
2000
-son estadísticas mundiales-
05:07
in every single age category,
121
292000
3000
en cada una de las categorías etarias
05:10
women actually outnumber men
122
295000
2000
las mujeres superan en número a los hombres
05:12
in their use of social networking technologies.
123
297000
3000
en el uso de tecnologías de redes sociales.
05:16
And then if you look at the amount of time
124
301000
2000
Y luego si uno mira la cantidad de tiempo
05:18
that they spend on these sites,
125
303000
2000
que pasan en estos sitios
05:20
they truly dominate the social media space,
126
305000
3000
verdaderamente dominan el espacio mediático social
05:23
which is a space that's having a huge impact
127
308000
3000
que es el espacio que está ejerciendo un gran impacto
05:26
on old media.
128
311000
2000
sobre los viejos medios.
05:28
The question is: what sort of impact
129
313000
2000
La pregunta es, ¿qué tipo de impacto
05:30
is this going to have on our culture,
130
315000
3000
va a producir esto en nuestra cultura
05:33
and what's it going to mean for women?
131
318000
2000
y qué va a significar eso para las mujeres?
05:35
If the case is that social media
132
320000
2000
Si el caso es que los medios sociales
05:37
is dominating old media
133
322000
2000
se imponen a los viejos medios
05:39
and women are dominating social media,
134
324000
3000
y las mujeres dominan los medios sociales
05:42
then does that mean that women
135
327000
2000
¿significa eso entonces que las mujeres
05:44
are going to take over global media?
136
329000
2000
van a apoderarse de los medios mundiales?
05:46
Are we suddenly going to see
137
331000
2000
¿Vamos a ver de repente aparecer
05:48
a lot more female characters in cartoons
138
333000
2000
un montón de personajes femeninos en las caricaturas
05:50
and in games and on TV shows?
139
335000
3000
en los juegos y en los programas de TV?
05:53
Will the next big-budget blockbuster movies
140
338000
4000
¿Será la próxima superproducción exitosa
05:57
actually be chick flicks?
141
342000
3000
una película «para chicas»?
06:00
Could this be possible,
142
345000
2000
¿Será posible
06:02
that suddenly our media landscape
143
347000
2000
que de pronto el paisaje mediático
06:04
will become a feminist landscape?
144
349000
3000
se transforme en un paisaje feminista?
06:08
Well, I actually don't think that's going to be the case.
145
353000
3000
Bueno, en realidad no creo que eso vaya a suceder.
06:11
I think that media companies are going to hire a lot more women,
146
356000
3000
Creo que las empresas de medios van a contratar muchas más mujeres
06:14
because they realize this is important for their business,
147
359000
2000
porque se dan cuenta que es importante para sus negocios.
06:16
and I think that women
148
361000
2000
Y creo que las mujeres
06:18
are also going to continue to dominate
149
363000
2000
también van a continuar dominando
06:20
the social media sphere.
150
365000
2000
la esfera mediática social.
06:22
But I think women are actually going to be -- ironically enough --
151
367000
3000
Pero creo que las mujeres van a ser -irónicamente-
06:25
responsible for driving a stake through the heart
152
370000
3000
las responsables de ponerle fin
06:28
of cheesy genre categories
153
373000
4000
a las categorías obvias de género
06:32
like the "chick flick"
154
377000
2000
como las películas «para chicas»
06:34
and all these other genre categories
155
379000
2000
y todas esas otras categorías de género
06:36
that presume that certain demographic groups
156
381000
3000
que suponen que a ciertos grupos demográficos
06:39
like certain things --
157
384000
2000
les gustan determinadas cosas;
06:41
that Hispanics like certain things,
158
386000
2000
que a los hispanos les gustan ciertas cosas;
06:43
that young people like certain things.
159
388000
2000
que a los jóvenes le gustan tales otras.
06:45
This is far too simplistic.
160
390000
2000
Eso es demasiado simplista.
06:47
The future entertainment media that we're going to see
161
392000
3000
Los medios de entretenimiento del futuro que vamos a ver
06:50
is going to be very data-driven,
162
395000
2000
se van a guiar mucho por los datos
06:52
and it's going to be based on the information
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397000
2000
y se van a basar mucho en la información
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that we ascertain from taste communities online,
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399000
3000
de los gustos que sacaremos de las comunidades en línea
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where women are really driving the action.
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402000
3000
donde las mujeres están comandando la acción.
07:00
So you may be asking, well why is it important
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405000
3000
Se preguntarán, ¿por qué es importante
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that I know what entertains people?
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408000
2000
saber lo qué entretiene a las personas?
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Why should I know this?
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410000
2000
¿Por qué debería saberlo?
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Of course, old media companies and advertisers
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412000
2000
Por supuesto, las viejas empresas de medios y los anunciantes
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need to know this.
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414000
2000
necesitan saberlo.
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But my argument is that,
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416000
2000
Pero mi planteo es que
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if you want to understand the global village,
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418000
2000
si uno quiere entender la aldea global
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it's probably a good idea that you figure out
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420000
2000
probablemente sea una buena idea descubrir
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what they're passionate about, what amuses them,
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422000
3000
qué apasiona a las personas, qué los divierte,
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what they choose to do in their free time.
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425000
3000
qué hacen en el tiempo libre.
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This is a very important thing to know about people.
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428000
3000
Eso es algo muy importante para saber de las personas.
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I've spent most of my professional life
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431000
3000
He pasado la mayor parte de mi vida profesional
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researching media and entertainment
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434000
2000
investigando los medios y el entretenimiento
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and its impact on people's lives.
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436000
2000
y su impacto sobre la vida de las personas.
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And I do it not just because it's fun --
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438000
3000
Y lo hago no sólo porque es divertido
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though actually, it is really fun --
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441000
2000
-aunque en realidad es muy divertido-
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but also because
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2000
sino también porque
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our research has shown over and over again
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2000
nuestra investigación ha demostrado una y otra vez
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that entertainment and play
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447000
2000
que el entretenimiento y el juego
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have a huge impact on people's lives --
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449000
3000
tienen un impacto enorme en la vida de las personas
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for instance, on their political beliefs
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452000
2000
por ejemplo, en sus creencias políticas
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and on their health.
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454000
2000
y en su salud.
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And so, if you have any interest in understanding the world,
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456000
3000
Así que si uno tiene algún interés en entender el mundo
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looking at how people amuse themselves
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459000
2000
mirar la manera en que la gente se divierte
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is a really good way to start.
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461000
3000
es una muy buena manera de empezar.
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So imagine a media atmosphere
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464000
3000
Imaginen una atmósfera mediática
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that isn't dominated by lame stereotypes
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467000
3000
que no esté dominada por estereotipos obvios
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about gender
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470000
2000
sobre género
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and other demographic characteristics.
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472000
2000
y otras características demográficas.
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Can you even imagine what that looks like?
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2000
¿Pueden imaginar cómo sería?
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I can't wait to find out what it looks like.
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476000
2000
Estoy ansiosa por descubrir cómo será.
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Thank you so much.
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2000
Muchas gracias.
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(Applause)
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480000
6000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Johanna Blakley - Media mavenJohanna Blakley studies the impact of mass media and entertainment on our world.
Why you should listen
As the Deputy Director of the Norman Lear Center (a media-focused think tank at the University of Southern California) Johanna Blakley spends much of her time exploring how our entertainment interacts with our political, commercial and social habits. She is especially interested in the surprising impact of intellectual property rights on innovation, organizing conferences around the lack of creative ownership in fashion as well as technology and the ownership of creative content.
Blakley has worked across a huge variety of media platforms -- producing for the web on a large scale, conducting gaming research, coordinating events for film festivals and executing consumer research on entertainment and politics. Drawing on this vast body of experience, she also lectures at USC and helped develop their masters program in Public Diplomacy.
Johanna Blakley | Speaker | TED.com