Twitter, un algoritmo svela in anticipo i trending topics

di Martina Commenta

In occasione dell’inizio dell’Interdisciplinary Workshop on Information and Decision in Social Networksprevisto nel mese di novembre presso il MIT di Boston il professor Devavrat Shah e lo studente Stanislav Nikolov hanno intenzione di sottoporre all’attenzione degli astanti un algoritmo che sia in grado di predire quali saranno i trending topics di Twitter con un anticipo corrispondente, mediamente, a mezz’ora rispetto al momento a partire dal quale l”argomento inizierà a diffondersi.

L’algoritmo formulato va a collocarsi direttamente all’interno di un filone di ricerca decisamente molto promettente dal punto di vista commerciale e che si occupa di individuare quelle che sono le capacità previsionali dei social network.

In questa situazione specifica qualora l’intuizione del professore e dello studente dovesse essere confermata potrebbero avere origine non poche novità inerenti gli annunci pubblicitari collegati a quelli che sono gli argomenti maggiormente discussi.

Analizzando la questione ancor più nel dettaglio l’algoritmo individuato da Shah e Nikolov agisce andando, nel corso del tempo, a confrontare i cambiamenti nei tweet prodotti relativamente ad un singolo argomento rispetto a quelle che, invece, sono le variazioni individuate nel campione dell’esperimento.

I campioni aventi statistiche simili al nuovo topic avranno maggiore peso nel prevedere se uno specifico argomento andrà poi a configurarsi come una tendenza oppure no.

La previsione se un nuovo argomento possa rientrare oppure no tra le tendenze di Twitter risulta quindi tutta basata su una stima probabilistica.

Per verificare, inizialmente, l’effettiva efficienza dell’algoritmo sono stati presi in esame dati appartenenti a circa 200 topics di tendenza e 200 inerenti invece ad argomenti poco trattati.

Dai test l’algoritmo ha restituito il 95% di accuratezza ed il 4% di previsioni errate.

Considerando la modalità d’azione il calcolo in questione non è escluso che possa inoltre dare il via ad un nuovo approccio nell’ambito dell’analisi statistica.

Oltre che a Twitter il nuovo algoritmo potrebbe quindi essere applicato a una qualsiasi sequenza di misurazioni effettuate a intervalli regolari, per esempio la durata di una corsa dell’autobus.

Via | SlashGear

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