La fórmula es capaz de detectar a los usuarios más
predispuestos a reproducir estos micromensajes
Si envías un tuit a un extraño y le pides que lo
retuitee, probablemente no te sorprenderá que te ignore por completo. Pero si
envías muchos tuits de ese tipo, algunos podrían acabar siendo reenviados.
¿Por qué? ¿Qué hace que alguien retuitee la información
de un extraño? Esa es la pregunta que se plantean Kyumin Lee desde la
Universidad Estatal de Utah en Logan y varios colegas del centro de
investigación Almaden de IBM en San José (todos, en EEUU).
El equipo asegura que mediante el estudio de las
características de los usuarios de Twitter, es posible identificar a extraños
con más probabilidades de transmitir tus mensajes a otros usuarios. Y gracias a
ello, los investigadores señalan haber sido capaces de mejorar la tasa de
retuiteo de mensajes enviados por extraños hasta en un 680%.
¿Cómo lo han hecho? La nueva técnica se basa en la idea
de que algunas personas son más propensas a tuitear que otras, sobre todo con
ciertos temas y en determinados momentos del día. Así que el truco es encontrar
a estos individuos y dirigirse a ellos en el momento en que probablemente sean
más eficaces.
El resultado fue un algoritmo de aprendizaje de máquina
capaz de captar usuarios con más probabilidades de retuitear un tema en
particular.
Y los resultados muestran que es sorprendentemente
eficaz. Cuando el equipo envió tuits de información local a las personas
identificadas por el algoritmo, el 13,3% la retuiteó, en comparación con sólo
el 2,6% de las personas escogidas al azar.
Y consiguieron incluso mejores resultados cuando
enviaron la solicitud en los momentos del día en los que la gente había
mostrado ser más activa en el pasado. En ese caso, la tasa de retuiteo se elevó
al 19,3%. Eso supone una mejora de más del 600%.
Del mismo modo, la tasa relacionada con la información
sobre la gripe aviar se elevó del 8,3% con usuarios elegidos al azar a un 19,7%
con usuarios elegidos por el algoritmo.
Este es un resultado significativo que despertará la
envidia de responsables de marketing, políticos y organizaciones de noticias.
Una cuestión interesante es cómo hacer que esta técnica
pueda aplicarse de forma más general. Plantea la posibilidad de una aplicación
que permita a cualquier persona introducir un tema de interés y crear una lista
de usuarios con más probabilidades de retuitear ese tema durante las próximas
horas.
Lee y su equipo no han comentando ningún plan al
respecto. Pero si no le sacan partido, seguramente habrá otros que sí lo hagan.
Fuente: MIT
Technology Review
