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Novo algoritmo pode prever os “Assuntos do Momento” no Twitter

TwitterOs Trending Topics do Twitter, também chamados de “assuntos do momento”, são uma forma eficaz de saber sobre o que mais estão falando no microblog mais famoso do mundo. Através deste recurso, onde o usuário escolhe como quer receber a lista, se por país, região ou do mundo todo, muitas pessoas também tem ideias de sobre o que escrever em seus artigos e pautas para blogs e etc.

Quem criou a novidade

Como se não fosse suficiente as inúmeras vantagens que a ferramenta disponibiliza, uma novidade que promete melhorar ainda mais o recurso está no ar. Um sistema desenvolvido por um professor, juntamente com um aluno do Massachusetts Institute of Technology (MIT) torna possível prever com antecedência quais serão os assuntos que vão ser mais comentados.

Com que tempo de antecedência os assuntos são mostrados

Eles descobriram um algoritmo que é capaz de mostrar, com 95% de precisão, quais temas serão os mais populares no microblog no prazo de uma hora e meia antes do Twitter colocar o assunto na lista. Sem falar, que em alguns casos, o sistema pode se antecipar em até cinco horas.

O que o Twitter ganha com isso

O professor Devavrat Shah e o estudante Stanislav Nikolov descobriram algo que pode ser de muita relevância para o Twitter. A descoberta possibilitará ao microblog explorar possibilidades de negócios, pois, com a previsão dos assuntos, poderá ser feita a venda de anúncios relacionados a temas que entrarão para a lista dos Trending Topics.

assuntos mais comentados no twitter

A novidade também pode trazer benefícios para as análises estatísticas, pois o algoritmo, em teoria, pode ser aplicado a qualquer número que varie ao longo do tempo. Entre eles, por exemplo, a duração de uma viagem, a venda de ingressos para o cinema e provavelmente até preços de ações na bolsa.

Testes são necessários

Porém, como todas as outras, a descoberta precisa passar por alguns testes, a fim de estabelecer padrões nos quais vão definir o seu funcionamento. Devavrat Shah diz que o modelo é muito simples, e que buscam treinar o algoritmo com base em dados para identificar um grande “pulo” de popularidade, no caso dos tweets, e acompanhar todo o seu processo de repercussão.

Para testar o algoritmo os pesquisadores escolheram duzentos assuntos populares no Twitter e outros duzentos que não. Então, o sistema mostrou em tempo real 95% de acertos comparados às publicações. Devavrat Shah diz que, conforme se aumentem as especificações de treinamento do algoritmo, a precisão do sistema deve melhorar, o que necessita de mais recursos de computação.