ESTÁBAMOS EN 2013…
… cuando decidimos desarrollar un estudio un poco distinto de lo que hacíamos habitualmente: recogimos cerca de 6 millones de tweets en el Reino Unido sobre el término “ver”, para extraer el máximo de datos sobre lo que se estaba viendo en la televisión de este país.
Surgieron palabras como fútbol, reality shows, debates, Los Simpsons o Family Guy.
Los datos eran interesantes, pero muy básicos e incipientes, no estábamos yendo mucho más allá de lo que ya se estaba haciendo ante el fervor de la “televisión social”.
Hasta que un día, exactamente el 30 de abril de 2013 envié este e-mail a mi equipo:
ALGORITMO DEEP PROFILING
Traduciendo la imagen de arriba, vemos un esbozo de un algoritmo muy sencillo para calcular marcas y programas de televisión que un determinado usuario único refiere en su timeline de Twitter.
Imaginemos que María escribe un tweet que dice: “Estoy viendo un nuevo programa en SyFy” y al día siguiente escribe otro en el que comenta “Acabo de llegar del supermercado WholeFoods y he comprado semillas de chía”.
De acuerdo con el algoritmo de arriba, María en su Deep Profile menciona los siguientes temas:»SyFy, WholeFoods». Y si nos encontramos con un poderoso motor de análisis semántico hasta podemos añadir “Chía”.
