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Madrid, 28 abr (EFE).- Un nuevo m\u00e9todo de monitorizaci\u00f3n en internet permite identificar la informaci\u00f3n que ser\u00e1 relevante en las redes sociales hasta con dos meses de antelaci\u00f3n, lo que puede ayudar a predecir movimientos sociales, reacciones del consumidor o posibles brotes epid\u00e9micos.<\/p>\n
El estudio, publicado por PLoS ONE, ha sido desarrollado por la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), en colaboraci\u00f3n con la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid, el NICTA australiano y las universidades de Yale y de California-San Diego.<\/p>\n
Seg\u00fan los investigadores, este nuevo m\u00e9todo resulta muy sencillo y eficaz: basta con utilizar los datos de 50.000 cuentas de Twitter para saber con semanas de antelaci\u00f3n qu\u00e9 ser\u00e1 \u00abviral\u00bb en internet.<\/p>\n
Se utiliza en tiempo real sobre diferentes temas, idiomas o \u00e1reas geogr\u00e1ficas y abarca muy diferentes contextos, que permiten anticipar desde nuevas opiniones en un debate pol\u00edtico, hasta movimientos sociales, la reacci\u00f3n de los consumidores ante ciertos productos o la propagaci\u00f3n de informaci\u00f3n sobre determinadas enfermedades o epidemias en el \u00e1mbito de la salud p\u00fablica.<\/p>\n
Partiendo de la denominada \u00abhip\u00f3tesis de los sensores\u00bb, el estudio buscaba localizar a un grupo de personas (centinelas o sensores) que pudiera tener una posici\u00f3n especial en las redes sociales para monitorizar la informaci\u00f3n que se propaga de manera \u00abviral\u00bb a nivel global en internet.<\/p>\n
Tambi\u00e9n se tuvo en cuenta en el estudio, en el que se incluye a un conjunto de usuarios al azar y algunos de sus seguidores como \u00abgrupo sensor\u00bb, la denominada paradoja de la amistad, por la cual los amigos tienen de media m\u00e1s amigos que uno mismo.<\/p>\n
Seg\u00fan las conclusiones, estos \u00absensores-amigos\u00bb desempe\u00f1an un papel m\u00e1s importante de lo que se pensaba a la hora de propagar la informaci\u00f3n, puesto que reciben la informaci\u00f3n mucho antes que otros usuarios previamente elegidos.<\/p>\n
Pese a que el m\u00e9todo ha permitido por ejemplo predecir la explosi\u00f3n viral del \u00abhashtag\u00bb #obamacare en Twitter hasta dos meses antes de convertirse en tendencia y tres meses previos a alcanzar un m\u00e1ximo de apariciones en las b\u00fasquedas de Google tambi\u00e9n tiene limitaciones.<\/p>\n
De hecho, no se puede predecir c\u00f3mo se difundir\u00e1n de manera viral informaciones asociadas a eventos del tipo partidos de f\u00fatbol o de actualidad diaria, ni cat\u00e1strofes naturales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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