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Investigadores convierten Twitter en comentarista de deportes en tiempo real
La población humana mundial puede considerarse como sensores multimodales distribuidos geográficamente, dicen Siqi Zhao de la Universidad Rice, Houston, y algunos amigos.
Y si ese es el caso, la manguera de incendios de Twitter presenta las lecturas de estos sensores.
Sabemos desde hace algún tiempo que este sistema de sensores proporciona actualizaciones en tiempo real sobre eventos importantes como terremotos, incendios forestales y muertes de celebridades.
Pero, ¿qué pasa con los eventos más frecuentes y que cambian rápidamente? Pregúntele a Zhao y compañía.
Para averiguarlo, estos muchachos recopilaron tweets durante el tiempo de juego de 101 partidos de fútbol americano en la temporada 2010-2011. Eso es un total de 19 millones de tweets de 3,5 millones de tweeters.
Dar sentido a estos tweets no es tarea fácil. Primero, Zhao y sus amigos tuvieron que separar los tweets relacionados con el fútbol del resto. Eso es complicado dado que solo el 11% de los tweets contienen hashtags que indican su tema.
Luego tenían que averiguar a qué juego se refería cada tweet. Nuevamente, esto puede ser difícil cuando se pueden jugar hasta 10 juegos simultáneamente, aunque Zhao y sus colegas dicen que el 60 por ciento de los tweets relacionados con el juego contienen nombres de equipos.
A continuación, tenían que averiguar cuándo ocurrió realmente un 'evento'; cosas como touchdowns, intercepciones, balones sueltos y goles de campo. Esto lo hacen con un proceso de dos etapas que busca estas palabras clave y mide la velocidad a la que aparecen dentro de una ventana de tiempo determinada. Si la tasa de publicación se eleva por encima de un umbral predeterminado, el sistema decide que se ha producido este evento.
Finalmente, el sistema tiene que hacer todo esto en tiempo real desde una manguera de fuego de hasta 800 tweets por segundo.
Resulta que con el tipo de filtrado adecuado, Twitter puede proporcionar un comentario notablemente preciso, con una precisión de unos pocos segundos. Zhao y compañía dicen que, en promedio, los usuarios de Twitter tardan 17 segundos en informar sobre un evento del juego.
Curiosamente, su sistema funcionó bien en todos los juegos de fútbol que monitorearon, excepto en uno: el Super Bowl en sí.
Eso es porque la gran cantidad de tweets sobre este juego parecía saturar la capacidad de Twitter para distribuirlos. Entonces, Zhao y compañía no pudieron ver aumentos en la velocidad a la que aparecían las palabras clave.
Aparte de eso, estos tipos parecían haber encontrado una excelente manera de crear comentarios en tiempo real. La mayoría de las técnicas se pueden aplicar fácilmente a muchos otros juegos deportivos, dicen. Aunque estos juegos requerirían una base de fans de tamaño similar. El fútbol y el béisbol son candidatos obvios y una puesta en marcha automatizada de comentarios deportivos no puede quedarse atrás.
Sin embargo, la técnica tiene una limitación importante. Solo funciona para eventos en los que las palabras clave se conocen de antemano, como 'objetivo' o 'jonrón', etc. Cuando ocurren eventos imprevistos, el sistema no se da cuenta.
Eso sugiere una línea obvia de investigación futura: encontrar una manera de reconocer eventos importantes pero imprevistos. Esperamos ver qué se les ocurre a Zhao y compañía.
Ref: arxiv.org/abs/1106.4300 : Los seres humanos como sensores en tiempo real de eventos sociales y físicos: un estudio de caso de Twitter y juegos deportivos