Un algoritmo podría predecir la potencial popularidad de una noticia en Twitter

Hace ya mucho que Twitter se ha convertido en la más aceptada realización de una Web en tiempo real: un fluir contínuo de contenidos, opiniones y enlaces que marca el pulso de la Red. La que sigue siendo la tercera red social por número de usuarios activos -con el permiso de Pinterest, el fenómeno del momento, al menos en EE.UU.-, se utiliza como canal publicitario, para promocionar marcas comerciales, para dar salida a los egos más diversos y hasta para gestionar incidencias o crisis en el entorno empresarial; o como simple canal de comunicación, sustitutivo de los depauperados mensajes cortos de nuestros vetustos dispositivos móviles.

La aparición el pasado mes de febrero de un artículo bajo el título “The Pulse of News in Social Media: Forecasting Popularity” llamaba la atención de los redactores de la prestigiosa Technology Review y también la nuestra. El interés de esta conocida publicación internacional de divulgación tecnocientífica venía provocado por el origen de a investigación: se trata de un trabajo que proviene del prolífico equipo de Social Computing de los HP Labs, liderado por Bernardo Huberman, autor del libro “The Laws of the Web: Patterns in the Ecology of Information“.

The Laws of the Web

Dos años antes, en 2010, parte del mismo equipo de Huberman en los laboratorios de HP publicaba los resultados ciertamente provocativos que obtenían al predecir el éxito de un estreno de cine atendiendo al volumen de menciones que era capaz de obtener en Twitter.

Animados por la visibilidad obtenida, esta vez han afinado su método para medir la popularidad que puede alcanzar potencialmente una noticia online y, específicamente, en la popular red social. Lo han hecho considerando cuatro criterios: la fuente de la misma, el tipo de noticia, la subjetividad del lenguaje utilizado y los personajes u otros elementos mencionados en su contenido. Lo sorprendente es que sus resultados afirman que, más allá de la aleatoriedad propia del comportamiento de los usuarios, se puede predecir la popularidad de una historia en Twitter con una certeza del 84%.

Independientemente de los matices que podamos sugerir a la vista de la metodología utilizada para llevar a cabo el experimento -en la que no nos vamos a detener aquí-, o lo evidente de su naturaleza mediática -tanto por el laboratorio en el que se ha gestado como por el investigador que lo lidera-, el hecho cierto es que, teniendo en cuenta la relevancia que ha cobrado Twitter como herramienta para la información, la relación y la comunicación dentro de la actividad del periodista ciudadano, no podemos pasar por alto este tipo de resultados.

Pensemos, por ejemplo, en lo que podría suponer para una cabecera digital tradicional la integración automática de uno de estos algoritmos dentro del funcionamiento de su redacción: Twitter, por sí misma, podría marcar la ‘agenda’ digital de un medio de una manera prácticamente desatendida permitiendo incluso, tal como sugieren en Technology Review, modificar diferentes parámetros de las historias para conseguir que resultaran más del gusto de la dinámica propia de esa red social.

Evidentemente, desde mi vertiente de investigador, interesado en la aplicación del estudio de las redes complejas desde la óptica de una SocioTecnología para la Información y la Cultura, no puedo evitar sugerir cierta laxitud en el planteamiento del experimento llevado a cabo por Huberman y su equipo, en el sentido de no haber considerado el efecto que puede tener sobre su investigación el hecho de que la propia red de Twitter sea fuente de noticias y generador de contenidos, convirtiéndose, como se ha demostrado en numerosos casos de acción social y activismo, en una herramienta para la verificación de las fuentes de los medios digitales.

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