Twitter se ha convertido en una red social que nos abre las puertas a gran cantidad de información, sobre todo de actualidad. De hecho, gracias a Twitter hemos conocido algunos hechos casi a la vez que sucedían y, desde luego, mucho antes que en los medios de corte más tradicional; sin embargo, no todos los contenidos que se comparten funcionan de la misma manera y no todos se convierten en virales. Según un estudio que han publicado miembros del HP Labs (el centro de investigación de HP) y la UCLA (Universidad de California - Los Angeles), cuatro serían los factores que harían que una noticia se extendiese como la pólvora a través de Twitter y, ponderándolas bajo una fórmula matemática, se podría obtener una medida previa de la popularidad del contenido.
El equipo del laboratorio de computación social del HP Labs tiene experiencia en este tipo de modelos matemáticos y elaboraron, hace un par de años, un modelo que predecía los ingresos en taquilla de una película en base al número de tweets generados. En esta ocasión, el objetivo del estudio es encontrar cuáles son los factores que determinan que una noticia sea popular y, así, conocer si ésta será popular o no antes de ser publicada.
Para realizar este estudio, los autores examinaron durante una semana del mes de agosto las noticias publicadas y clasificaron cada noticia en base a cuatro criterios: la fuente que generaba y publicaba el artículo, la categoría de la noticia, la subjetividad en la redacción y la gente o temáticas nombradas en el mismo. Tras la revisión de las noticias, el siguiente paso fue el de observar cómo se extendían en Twitter estas noticias y si su evolución era rápida o lenta para poder valorar la relación entre la puntuación en cada uno de los cuatro criterios y la popularidad de la misma en Twitter.
> Nuestros experimentos han demostrado que es posible estimar, en un rango, la popularidad que podría tener una noticia, con un eficacia del 84% considerando únicamente aspectos relativos al contenido
Es decir, que, según los 3 autores del estudio, sería posible estimar la popularidad de un contenido basándonos en el contenido de éste, una afirmación que podría suponer un punto de inflexión en la producción de contenidos en la red puesto que podría aplicarse el método, por ejemplo, en algunas redacciones para poder estimar si un contenido va a funcionar o no.
Está claro que, antes de escribir sobre una temática, los redactores de contenidos suelen valorar si el contenido va a funcionar o no pero, esta valoración, depende del instinto y la experiencia previa más que de un método científico, sin embargo, el algoritmo descrito en el estudio podría abrir la puerta a automatizar este tipo de decisiones.
¿Tiene sentido automatizar este proceso? ¿Si aplicásemos criterios automáticos no serían todas las publicaciones iguales? Un estudio bastante curioso que vale la pena ojear.