Un ricercatore del Massachusetts Institute of Technology ha messo a punto un sistema capace di prevedere, con un margine d’errore massimo del 5%, quali temi susciteranno l’interesse di un gran numero di utenti.
Arriva l’algoritmo capace di predirre i futuri “argomenti
di tendenza” su Twitter. È stato messo a punto da un ricercatore del
MIT (Massachusetts Institute of Technology), una delle più importanti
università di ricerca al mondo, che spiega come il grado di accuratezza
raggiunto sia del 95% circa. In altre parole, il meccanismo automatizzato
elaborato dal professor Devavrat Shah è capace di stabilire quali saranno gli
argomenti che saranno affrontati da un gran numero di utenti, su Twitter, con
un margine d’errore massimo del 5%.
L’algoritmo sfrutta più approcci per raggiungere l’obiettivo:
l’analisi dei dati storici resta comunque la chiave di volta per arrivare alle
predizioni più probabili. A quegli argomenti che hanno seguito, storicamente,
dei percorsi simili prima di diventare “trending topics” (si chiamano
così le hashtag più utilizzate in un certo momento che Twitter riporta
sempre nella sua home page), l’algoritmo di Shah assegna un peso maggiore.
Sebbene il lavoro del ricercatore del MIT possa essere applicato
non soltanto a un social network qual è Twitter ma anche al mondo della finanza
o a qualunque campo ove vi siano dei valori che mutano dinamicamente, proprio
da Twitter si è già manifestato grande interesse per la scoperta del professor
Shah.
Conoscendo con anticipo quegli argomenti che diverranno “di
tendenza”, Twitter potrebbe preventivare l’esposizione di messaggi
pubblicitari “ad hoc” con lo scopo di fare cassa e di visualizzare
inserzioni specifiche al numero maggiore di persone possibile. Quelle prodotte
dall’algoritmo concepito al MIT, quindi, sono informazioni preziosissime.
Ovviamente, l’algoritmo dev’essere
ancora ottimizzato ed è stato messo alla prova limitandosi all’esame di un
numero ristretto di argomenti. Shah assicura, comunque, che l’algoritmo è
perfettamente scalabile: l’esecuzione dello stesso può essere suddivisa
separando il carico di lavoro su più macchine.
