Rastreando a los mejores difusores de rumores de Twitter

A veces es fácil saber qué mensajes se propagarán a través de Twitter como la pólvora. Pregúntele al representante Anthony Weiner (demócrata por Nueva York), quien enfrenta la presión de renunciar después de enviar involuntariamente una foto íntima de sí mismo a miles de seguidores.

Investigadores del Laboratorio de Sistemas de Información y Decisiones del MIT están probando un motor de búsqueda que identifica qué publicaciones sobre un tema determinado pueden difundirse mediante el estudio de la red de conexiones entre los usuarios.

El sistema, llamado Trumor, identifica a las personas que están bien posicionadas para difundir información y lo utiliza para ponderar el valor de las diferentes publicaciones sobre un tema determinado. La información generalmente se difunde entre los usuarios cuando retuitean publicaciones. Para encontrar usuarios influyentes de Twitter cuyas publicaciones probablemente serán retuiteadas, los investigadores examinaron la red de tweets y retuits sobre temas como tenis, fútbol y los premios BET. Los primeros resultados sugieren que la técnica podría proporcionar una forma eficaz de encontrar publicaciones que se difundirán ampliamente a través de la red.



La identificación automática de usuarios influyentes de Twitter podría resultar útil para los anunciantes, que podrían utilizarla para difundir información sobre productos de forma más eficaz.

Determinar la influencia en Twitter no es tan simple como ver cuántos seguidores tiene un usuario. Lo que más importa es que los seguidores presten atención a las publicaciones y las debatan, y que esta discusión se extienda más allá del usuario que la inició. Los investigadores han estado explorando mejores formas de medir la influencia de una persona, y Trumor surgió de este trabajo.

El equipo comenzó estudiando las redes de retuits en Twitter. Agruparon los retweets por tema y observaron cómo se difundían por la red. Los investigadores consideraron que los usuarios estaban conectados en la red si uno retuiteaba un mensaje del otro; simplemente seguirse unos a otros no era suficiente.

Una vez que tuvieron esas redes, surgió un patrón claro, dice Tauhid Zaman , estudiante de doctorado en el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisiones del MIT que participó en el trabajo. Para cada tema, encontraron superestrellas: individuos altamente conectados cuyas publicaciones se difundieron ampliamente. La influencia de estas personas fue mucho mayor que la de otros dentro de su red.

En muchos casos, sería útil poder identificar a estos usuarios antes de que se produzca un evento. Por ejemplo, un anunciante puede querer hablar con alguien antes de los premios BET para obtener información sobre un producto durante el evento.

Los investigadores probaron varios métodos para hacer esto, como observar la cantidad de conexiones que tenía un usuario o qué tan cerca estaban de otros en la red. Descubrieron que podían identificarlos usando un método llamado centralidad de rumores, que mide qué tan bien ubicada está una persona para difundir información. La técnica mide cuántos caminos tiene un usuario para difundir información.

Zaman dice que la centralidad de los rumores es particularmente valiosa porque toma en cuenta toda la red, no solo las conexiones en las inmediaciones del usuario. Por ejemplo, una persona puede tener muchos seguidores, pero es posible que esos seguidores no estén bien conectados. Una persona con menos seguidores mejor conectados tiene más caminos para difundir información y, por lo tanto, un puntaje de centralidad de rumor más alto.

Una vez que encontraron un método para identificar superestrellas, los investigadores construyeron un motor de búsqueda experimental alrededor del sistema. Trumor encuentra personas con altos puntajes de centralidad de rumores para un tema determinado y pondera sus publicaciones, lo que genera información que es más probable que se difunda. Los usuarios pueden seleccionar un tema en el que desean buscar y ser dirigidos a piezas de información que podrían resultar populares. El sistema identifica cuentas populares, como la de Lady Gaga, pero, agrega Zaman, también detecta incógnitas relativas. Él dice que Trumor aún se encuentra en sus primeras etapas, pero agrega que las pruebas sugieren que le va bien en la identificación de información pertinente y oportuna.

Otros investigadores también están buscando formas de medir la influencia en las redes sociales. Abhik Das en la Universidad de Texas en Austin ha realizado estudios sobre la influencia en las redes de telefonía celular y ha descubierto que la estructura de una red en su conjunto es un factor clave. Pero su trabajo también sugiere que la influencia de una persona aumenta y disminuye con el tiempo, y que un buen sistema debe tener esto en cuenta. Una persona no puede seguir difundiendo influencia indefinidamente, dice Das.

Zaman está de acuerdo y dice que el plan es que las versiones futuras de Trumor calculen la centralidad del rumor durante un período de tiempo, como la semana o el mes pasado, permitiendo que los cambios en la red afecten la forma en que se pondera la información.

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