El código Twitter

Científicos interpretan sus mensajes para predecir
- desde el éxito de una película
- hasta el impacto de un terremoto.

Cuando ocurrió el inusual terremoto de magnitud 5,8 de Virginia en agosto, los primeros informes de Twitter enviados por personas que estaban en el epicentro comenzaron casi instantáneamente a la 1:51 de la tarde, y llegaron a Nueva York unos 40 segundos antes de las primeras réplicas del sismo, según cálculos de la compañía de medios sociales SocialFlow.
La avalancha de mensajes llegó a un pico de 5.500 tweets por segundo.
Los primeros tweets escuetos también fueron más veloces que los sismómetros convencionales del Servicio Geológico de Estados Unidos, que normalmente tardan de 2 a 20 minutos en generar un alerta.
El organismo ahora está experimentando con Twitter como
- una manera más veloz y más barata de hacer el seguimiento de sismos.
Nunca los científicos han tenido a su disposición
- tantos datos en tiempo real inmediatamente accesibles sobre lo que dice la gente.
Twitter, el servicio que permite a los usuarios compartir actualizaciones de texto de hasta 140 caracteres, publica más de 200 millones de mensajes, o tweets, por día.
Comparado con la información de registros de teléfono celular y sitios de medios sociales,
- los textos de Twitter son tan certeros como cada latido del corazón y,
en su conjunto,
- automáticamente compilan la materia prima de la historia social.
Conforme el tráfico de mensajes de Twitter ha crecido de manera explosiva, también lo ha hecho el apetito por los aportes que puedan rendir tales datos.
Decenas de nuevos estudios académicos en los últimos 18 meses por parte de analistas de redes informáticas y sociólogos han sondeado los torrentes públicos de datos puestos a su disposición por Twitter mediante enlaces especiales con los servidores de la compañía.
Esta investigación ha utilizado el servicio para
- seguir la actividad política o la moral de empleados,
- seguir brotes de gripe y alimentos contaminados,
- rastrear fluctuaciones del ánimo en todo el mundo,
- predecir ventas de taquilla de nuevas películas, y
- adelantarse a cambios en la bolsa.
Cuando se produjo el terremoto de 8,8 en Chile el año pasado, los investigadores descubrieron que
- en Twitter la verdad con frecuencia le ganaba a la desinformación.
- "Cuando un rumor es verdad, se propaga más rápidamente",
dice la analista informática Bárbara Poblete, de la Universidad de Chile en Santiago.
Poblete y sus colegas analizaron
- cómo los sobrevivientes del terremoto usaron el servicio de mensajes en vez de
- canales de comunicación más convencionales que habían quedado truncados.
Descubrieron que en la crisis,
- las multitudes de Twitter, con instinto reflejo,
- distinguían verdades de falsedades, ejerciendo una sabiduría colectiva sobre la marcha.
Encontró diferencias suficientemente mensurables en
- el lenguaje, las citas y los patrones de publicación como para
- concebir una manera de evaluar automáticamente la credibilidad de los textos de Twitter,
- con una precisión de alrededor de 70%.
- "La propia red puede proveer un filtro para información válida", explica Poblete.
- Todos estos datos también resultan valiosos en el mercado.
Cientos de compañías de medios sociales, evaluación de datos y servicios financieros ahora pagan
- una tarifa básica de hasta US$360.000 al año por información de Twitter,
según ejecutivos de las dos compañías licenciadas para venderla en todo el mundo:
- Gnip Inc. en Boulder, EE.UU., y Datasift en Reading, Reino Unido.
"Los fondos de cobertura están a la cabeza", señala Chris Moody, director de operaciones de Gnip. Moody se negó a dar el nombre de clientes financieros de Gnip. "No quieren que nadie conozca su fórmula secreta".
- La compañía provee datos de Twitter a la firma londinense de inversión Derwent Capital
Markets,
que estableció un fondo de cobertura de US$40 millones en mayo que abiertamente
- usa una fórmula basada en Twitter para guiar sus decisiones de inversiones.
Investigadores de las universidades de Indiana y de Manchester, quienes desarrollaron la técnica del fondo, dicen que
- pueden predecir de manera confiable cambios en la bolsa a cuatro o cinco días,
- según los altibajos en el sentir nacional expresado a través de palabras clave en textos
enviados por 130.000 usuarios regulares de Twitter.
Al cabo de su primer mes completo en bolsa en julio, la firma de inversión anunció que
- había tenido un rendimiento de 1,85% en ese mes mientras que
- el Standard & Poor's 500 cayó 2,2%.
Investigadores liderados por Bernardo Huberman en el Laboratorio de Computación Social de Hewlett-Packard han usado Twitter para
- predecir acertadamente la suerte financiera de 24 películas,
- entre ellas "Un sueño posible" y "Luna nueva",
- analizando la intensidad de lo que se decía "de boca en boca" acerca de ellas por Twitter.
"Queremos hacer lo mismo para productos", cuenta Huberman.
Otros investigadores siguen escépticos sobre el supuesto poder predictivo de Twitter.
A medidados de año, por ejemplo, investigadores de Wellesley College en Massachusetts examinaron el tráfico de Twitter durante seis reñidas elecciones legislativas el año pasado en EE.UU., tratando de ver si el volumen y el tono emocional de los mensajes vinculados con cada contienda podrían haber sido usados para predecir los resultados.
En total, analizaron un cuarto de millón de mensajes de más de 60.000 personas.
- "Twitter no fue mejor que el azar",
informó el científico informático Eni Mustafaraj, quien encabezó la investigación.
- A diferencia de los sistemas de mensajería instantánea, correo electrónico, Facebook
o Google,
- la información personal enviada a través de Twittter es pública por defecto.
- "Con Twitter, tienes un micrófono sobre los millones de conversaciones que ocurren en
un día",
dice el científico informático Alan Mislove, de la Universidad de Northeastern, en Boston.
- "Esta información por sí sola no revela mucho, pero
- cuando la unes revela bastante y es ahí donde empieza a asustar".
El año pasado, en un análisis de más de 300 millones de tweets, Mislove y sus colegas descubrieron que
- los ánimos de la gente siguen patrones constantes según las horas del día,
- con los mayores niveles de felicidad temprano a la mañana y avanzada la noche,
y los días de la semana.
El ánimo que transmitía cada tweet se infería con palabras clave como amor, paraíso y suicidio. Y descubrieron que
- la gente en la costa oeste de EE.UU. era significativamente más feliz que la de la costa este.
Los investigadores aceptan que sus estudios tienen limitaciones.
Los usuarios de Twitter tienden a ser
- adultos jóvenes, urbanos y de mayor nivel económico y menos propensos a tener hijos;
- no son una muestra representativa de toda la sociedad.
Aun así, agregan,
- componen una diversidad considerable y es posible hacer generalidades importantes
del flujo de sus mensajes.
Investigadores de Web Ecology Project, de San Francisco, usan Twitter como terreno experimental para personalidades programadas avanzadas llamadas "socialbots", que pueden
- entablar conversaciones por vía de Twitter imitando la conducta de personas reales enviando y recibiendo mensajes.
Este año, lograron engañar a 300 usuarios incautos.
Un "twitterbot" envió cientos de mensajes sobre diversos temas y atrajo 1.538 seguidores.
Los sociológos temen que
- estos nuevos artilugios podría ofrecerles a otros
- una manera poderosa de manipular gente a través de Twitter o
- incluso a una escala más larga.
Robert Lee Hotz - The Wall Street Journal - NYC - 8-Oct-2011