Cuándo un tuit se convierte en trending topic

En todo el mundo, Twitter tiene 353 millones de personas que lo usan activamente. Sus publicaciones tienen formato de titular y se leen rápido. Cuando a alguien que utiliza esta red social le gusta el tuit de un tercero, puede recuperarlo y publicarlo en su propia cuenta y ese “retuiteo” se toma como medida del interés que despierta un mensaje. Cuantos más retuiteos reciba un posteo, mayor será su popularidad. En ocasiones, puede convertirse en tendencia (“trending topic”) y ubicarse entre los principales temas de conversación en Twitter.

Con el propósito de predecir en el menor tiempo posible qué tuits serán populares, 9,5 millones de tuits fueron analizados por el equipo de Emanuel Meriles, del Grupo de Análisis y Procesamiento de Grandes Redes Sociales y Semánticas en la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (FaMAF) de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC) en Argentina.

En 2017, ese grupo generó un modelo capaz de predecir cuándo un tuit sería reposteado por un usuario particular, con una efectividad del 87%. El modelo ignoraba el contenido del posteo y solo se basaba en el comportamiento del usuario y sus contactos. Un año más tarde, otra publicación del grupo demostró cómo las personas calificables de “influencers” son decisivas para definir si una publicación será popular, nuevamente de manera independiente de su contenido.

En el nuevo trabajo, realizado por Emanuel Meriles como parte de su tesis de grado, bajo la dirección de Martín Domínguez y Pablo Celayes, se incluyó la dimensión del tiempo: los investigadores querían saber cuál es el menor lapso que debe considerarse para predecir de manera fiable si un tuit será tendencia. Para ello, analizaron esos 9,5 millones de tuits –publicados entre septiembre y octubre de 2018–, y trabajaron con un conjunto inicial de 5.589 usuarias y usuarios, que finalmente quedó reducido a 3.911 tras eliminar a quienes permanecían en inactividad.

Twitter tiene 353 millones de usuarias y usuarios activos en el mundo. (Foto: UNCiencia / Universidad Nacional de Córdoba / Argentina Investiga)

Los investigadores han llegado a la conclusión de que, si solo se analizan las conexiones sociales entre las personas usuarias, la primera hora de actividad de un tuit permite saber, con un 70% de efectividad, si ese posteo será popular. Si, en cambio, se evalúa el comportamiento de influencers, el tiempo necesario se extiende a 90 minutos. Finalmente, si también se analiza el contenido de la publicación, se consigue antes, entre 30 y 60 minutos.

“El análisis de contenido hace referencia a un conjunto de técnicas de aprendizaje automático aplicadas al procesamiento del lenguaje natural (o sea el lenguaje coloquial). Lo que se hace es aplicar esas técnicas para hacer de palabras, oraciones o, como es nuestro caso, publicaciones de Twitter, vectores de números reales, para luego procesarlos matemáticamente o con fines predictivos”, explica Meriles.

En consonancia con publicaciones anteriores, el trabajo muestra que sigue siendo más importante la lista de contactos que el contenido del mensaje para predecir la popularidad de un tuit. Sin embargo, al combinar ambos insumos, los resultados se potencian.

“La importancia de este último trabajo es que ahora se puede saber cuánto tiempo tiene que analizarse un tuit para predecir si va a ser popular o no. Esto es muy importante para medir el impacto de ciertos mensajes y la diseminación de noticias. A partir de saber qué discursos se van a convertir en populares, podríamos anticiparnos haciendo contranarrativas para frenar el avance de información falsa, por ejemplo”, explica Domínguez a Argentina Investiga.

Dos modelos predictivos

El primer modelo estuvo destinado a predecir el comportamiento de un usuario o una usuaria central, cuyo entorno incluye al conjunto de personas seguidoras y seguidas. Cuando alguien del entorno del usuario o usuaria central publica un tuit, el modelo registra durante una hora los retuiteos que recibe de su entorno. Eso permite predecir con un 70% de certeza si el usuario o la usuaria central también republicará el posteo original.

En el segundo modelo, de todo el universo de personas usuarias, cada una fue clasificada como influencer o miembro de la población general. Se eligió un tuit publicado o republicado por un usuario o usuaria general y se registró durante 90 minutos la actividad de retuiteo de influencer respecto a ese tuit. Así lograron predecir con un 70% de certeza si el tuit sería popular entre los usuarios y las usuarias generales. (Fuente: Argentina Investiga / Universidad Nacional de Córdoba)