A mediados del 2008, Popego se convirtió en una de las webs del momento, cuando fue finalista de TechCrunch 50 y prometió ayudarnos a lograr "una web con más significado". El sitio busca este objetivo filtrando y clasificando automáticamente, de acuerdo a los intereses de cada usuario en particular, toda la información que le pueda ser relevante, integrando las cuentas de dieciocho servicios y redes sociales que incluyen a Flickr y YouTube, Digg, Reddit, Twitter, Facebook y Last.fm.
Hace unos meses, el mismo equipo, liderado por Santiago Siri (hermano de Liniers, uno de mis dibujantes favoritos), presentó MeaningTool, según ellos la "salsa secreta" de Popego, el proceso por el cual el servicio detecta "automáticamente" nuestros intereses. Y esta herramienta me interesó todavía más que Popego, no solamente por ser la base del mismo, sino por la manera innovadora, dinámica y amigable de presentar la información.
MeaningTool es un buscador semántico que permite extraer categorías por medio de estructuras de información, de acuerdo al contexto y, al estar hecho en Latinoamérica, si bien el sitio web se encuentra en inglés, lee datos en el idioma español, importante carencia de la mayoría de proyectos semánticos (puesto que sólo interpretan dicho idioma). De todos modos, lo más interesante del proyecto es que cada usuario puede generar sus propios árboles de datos, en una interfaz muy amigable e intuitiva, ¿cómo?
Creamos un árbol de categorías y elegimos de qué sitios web o fuentes RSS deberá extraer la información para “aprender”, qué sitios utilizará el buscador de referencia. Es decir, si queremos crear una categoría Apple, introducimos por ejemplo la url de AppleWeblog y MeaningTool analizará cuáles son los términos característicos y relevantes de dicha temática y por ende qué términos buscará cuando ingresemos un determinado contenido para saber de qué se trata. Además, nosotros podemos quitar palabras que consideremos irrelevantes o que no tengan que ver directamente con la categoría, mejorando así los resultados automáticos obtenidos.
Una vez creadas varias categorías, basta con introducir tanto una URL como un cierto texto y elegir la estructura creada por nosotros y voilá, el buscador encontrará las categorías relevantes y las mostrará en una gráfica circular, así como en una nube de etiquetas.
Una interesante conclusión que se deduce de esta posibilidad es que los bloggers podríamos entrenar a nuestra propia IA para que etiquete automáticamente nuestros artículos. Por supuesto que es debatible hasta qué punto podría llegarse a este objetivo, pero vengo jugando un par de días con esta herramienta y si bien, como podrán ver en la captura, no puedo decir que lo haya logrado (aunque claro que ni amaestrar una mascota es tan sencillo) sí puedo decir que es más que interesante y divertido y los animo a intentarlo**.