Lunes, 19 de enero de 2026

Cómo hacerse viral en redes sociales, según Harvard

Modelo Spread, publicado en Harvard Business Review, combina análisis de datos y principios psicológicos para explicar la difusión digital

Ciudad de México , 16-09-2025   Carlos Ortíz

Crédito foto: Gustavo Torres (NotiPress)

Un estudio publicado en la Harvard Business Review propone un marco científico para comprender la viralidad digital. Se trata del modelo Spread, diseñado por David Dubois, profesor de Insead y especialista en comunicación digital. El enfoque busca sistematizar los factores que determinan si un contenido será compartido en redes sociales, aplicando métodos de investigación validados.

El modelo establece seis dimensiones: sensible, provocativo, replicable, emocional, ambiguo y distributivo. Estas categorías se derivan de años de experimentación y análisis de comportamiento en línea. Según Dubois, la viralidad no debe depender de algoritmos o intuición, sino de un diseño consciente. "La provocación, si no es deliberada, se convierte en un bumerán", advirtió el investigador.

El marco se apoya en evidencias empíricas. Un estudio del Centro Keller de la Universidad de Baylor, publicado en 2024, examinó más de 600,000 sesiones de lectura digital. Los resultados mostraron que los textos que activan emociones intensas —como ansiedad o anticipación— generan mayor retención, especialmente cuando están escritos en un lenguaje accesible. Esta dinámica respalda la dimensión emocional de Spread.

Ejemplos de aplicación incluyen la campaña "Cost of Beauty" de Dove, el búho de Duolingo y la estrategia de distribución multiplataforma de Barbie. Estas iniciativas muestran cómo la viralidad responde a patrones medibles más que al azar.

El fenómeno también tiene implicaciones en el desarrollo de inteligencia artificial y algoritmos de recomendación, ya que los modelos de entrenamiento aprenden de patrones virales. Si estos patrones son predecibles, el diseño de contenidos puede orientarse a reforzar o contrarrestar dinámicas en línea.

Dubois enfatiza que el objetivo de Spread no es crear fórmulas automáticas, sino reducir errores y ampliar la eficacia comunicativa. En un contexto donde la viralidad impacta tanto en la cultura como en la economía digital, contar con un modelo basado en ciencia de datos y psicología aplicada se vuelve una herramienta estratégica.

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