Un decodificador de redes sociales

La nueva tecnología descifra y empodera a los millones que responden a sus televisores a través de la Web. Por

• David Talbot página de archivo

18 de octubre de 2011

Desde su oficina en la esquina del piso 24 en el centro de Manhattan, el veterano jefe de investigación de CBS, David Poltrack, puede mirar hacia el sur por la Avenida de las Américas, con aceras repletas. Durante más de cuatro décadas, su trabajo ha sido medir los hábitos, preferencias y reacciones televisivas de las personas. En gran parte, esto ha significado seguir los hábitos de visualización de los paneles de telespectadores de Nielsen y analizar los resultados de las encuestas de la red sobre sus opiniones. Una tarde de finales de septiembre, con los estrenos de otoño en curso, su escritorio estaba lleno de opiniones codificadas por colores de 3.000 estadounidenses que habían entrado en el puesto de investigación de CBS en Las Vegas, Television City, en el MGM Grand Hotel and Casino, y acordaron llenar Encuestas de televisión para tener la oportunidad de ganar un sistema de entretenimiento doméstico 3-D.

Pero ahora también está lidiando con una fuerza creciente: las masas respondiendo a través de las redes sociales. De los aproximadamente 300 millones de comentarios públicos que se hacen en línea en todo el mundo todos los días (alrededor de dos tercios de ellos en Twitter), unos 10 millones, en promedio, están relacionados con la televisión (aunque las cifras diarias varían bastante). ¿ Que sera dos hombres y medio si [n] Charlie? Un espectador tuiteó recientemente, aludiendo al reemplazo de Charlie Sheen por Ashton Kutcher en la comedia de CBS. El comienzo de Person Of Interest es como Jack y Ben de nuevo, comentó otro. (Un par de semanas después, otro agregó: Supongo que CBS seguirá con lo que les ha funcionado y reemplazará a Andy Rooney por Ashton Kutcher. Los ejecutivos de televisión como Poltrack ahora deben lidiar con estos comentarios espontáneos, confusos e irreverentes.

Esta historia fue parte de nuestro número de noviembre de 2011

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¿Cómo darle sentido a todo esto? Poltrack entró en la oficina de un miembro del personal, John Butler, con un informe de una startup llamada Bluefin Labs, una firma de análisis de redes sociales que intenta rastrear los comentarios en programas y anuncios y discernir los intereses y la demografía de los comentaristas. Algo de lo que había encontrado parecía sorprendente. Por ejemplo, el estreno de la temporada de Dos hombres y medio había atraído 78,347 comentarios en comparación con 82,980 para Bailando con las estrellas , en ABC, a pesar de que el último programa tiene calificaciones más bajas de Nielsen y una audiencia mayor que es menos probable que participe en las redes sociales. (Resulta que los programas de telerrealidad, por su naturaleza, atraen una respuesta más activa de la audiencia). Poltrack se preguntó cómo se llamaba un programa poco visto Club de chichas malas —En la red Oxygen— había obtenido 32.665 comentarios. Obtener Club de chichas malas allá arriba, le dijo a Butler, señalando la pantalla de la computadora de Butler. ¿Qué están diciendo? Butler se desplazó a través de la cadena de comentarios sin procesar. Esta perra Angie en #Badgirlsclub usa los mismos malditos calcetines en cada episodio, comentó un espectador; BGC, ducha y cama, anunció otro. Era difícil saber qué significaba todo eso.

En general, los datos fueron brutos y, en muchos casos, ambiguos. Pero Poltrack se fue con cierto respeto por lo que estaba viendo. Como medida de una sola vez, tenemos mejores, dijo, refiriéndose a las encuestas construidas con precisión de CBS. Pero mientras que las encuestas son intermitentes, el análisis de las redes sociales puede proporcionar un seguimiento continuo de la conversación sobre un programa, episodio por episodio, dijo. Y eso es algo que no podemos replicar. Es más, la cantidad de comentarios aumenta constantemente, lo que los hace más importantes como objeto de estudio y como una fuerza que los ejecutivos de la red quisieran aprovechar. Como explicó Poltrack, la charla en línea y del mundo real (el movimiento exponencial de una conversación a través de la población) impulsa el éxito o el fracaso de los programas de televisión y, a su vez, la asignación de $ 72 mil millones en gastos de publicidad televisiva en los EE. UU.

Seiscientas millas al oeste, se estaba realizando una evaluación similar en la sede de Cincinnati de Procter & Gamble, el anunciante más grande del mundo (sus marcas incluyen Tide, Gillette, Bounty, Pringles y Duracell). Cada año, la empresa gasta $ 5 mil millones en anuncios en los medios, la mayor parte de ellos en televisión, y otros $ 5 mil millones en publicidad en las tiendas en todo el mundo. Si bien Procter & Gamble examina cuidadosamente los anuncios con los consumidores antes de transmitirlos, nunca ha sabido si los mismos espectadores responderían de manera diferente a un anuncio según el programa que lo rodea.

Craig Wynett, director de aprendizaje de la compañía, dice que Bluefin Labs está desentrañando matices en la forma en que el contexto afecta la medida en que un anuncio genera rumores. Se colocó un anuncio de producto específico (no diría cuál) en dos programas con demografías y calificaciones similares. Un programa produjo ocho veces más respuesta en las redes sociales que el otro. Nadie sabe por qué, pero eso es lo que pasó. Históricamente, hemos mantenido el contexto como una constante. ¡Pues sorpresa! En el mundo real, el contexto juega un papel fundamental, dice.

Bluefin Labs forma parte del creciente número de empresas de análisis que analizan el significado de los comentarios en las redes sociales. Y su CEO, Deb Roy, cree que están capturando un cambio fundamental en la relación entre creadores y consumidores de medios masivos. Lo que he aprendido al pasar tiempo con ejecutivos de televisión, agencias de talentos y tipos creativos es que la suposición está incorporada en el ADN de sus organizaciones de que se trata de un diálogo unidireccional, dice. Los miembros de la audiencia que hablan a través de las redes sociales es efectivamente un cambio de poder.

De alguna manera, ha comenzado una conversación bidireccional. Y en años futuros, una cadena de televisión podría, en teoría, continuar la conversación revisando sus promociones para enfatizar los personajes que se han popularizado con el público, o incluso revisando las líneas argumentales a mitad de temporada. Mientras tanto, los anunciantes podrían intercambiar anuncios, o colocarlos de manera diferente, en función de la respuesta de las redes sociales que obtengan. (Algo como esto ya sucede con los anuncios en línea; cada vez más, los algoritmos utilizan métricas en tiempo real como las visitas a la página y los cambios de contenido para guiar las decisiones de ubicación). En el ámbito político, las campañas podrían determinar rápidamente, entre otras cosas, qué mensajes animan a las personas. Y los primeros comentarios de los primeros en adoptar la analítica (ejecutivos de redes y anunciantes) podrían proporcionar pistas sobre impactos potenciales más amplios. Wynett dice que no sabe si las personas que comentaron en su anuncio compraron el producto o si el mensaje se difundió hasta que todos los hombres, mujeres y niños lo escucharon. Aún así, dice, es temprano, pero se muestra prometedor.

SENTIMIENTO SOCIAL MINERO

Los análisis de los comentarios en línea ya están influyendo en el comportamiento empresarial, financiero y gubernamental. Algunas empresas, entre ellas Comcast, están atentas a los arrebatos de ira para ayudarlas a detectar y responder a interrupciones del servicio y problemas de productos. Un fondo de cobertura de Londres, Derwent Capital, realiza operaciones basándose en la calma financiera o la ansiedad que obtiene, en parte, de los datos de las redes sociales. Y aunque los acontecimientos recientes han sugerido que los revolucionarios pueden usar las redes sociales para ayudarlos a derrocar algunos regímenes autoritarios. (ver Streetbook, septiembre / octubre de 2011) , China ha aprendido a manejar la indignación ciudadana a través de respuestas mesuradas a quejas específicas en línea sobre asuntos como la corrupción policial (ver La paradoja de Internet de China, mayo / junio de 2010) .

Jugando pelota: Como candidato a doctorado, Michael Fleischman usó juegos televisados ​​de los Medias Rojas para enseñar a las computadoras a reconocer jonrones y otras jugadas. Ahora, la empresa que cofundó, Bluefin Labs, analiza las redes sociales para descifrar las reacciones masivas a los programas de televisión y los anuncios vistos en Estados Unidos. En sus oficinas, una pantalla (arriba) muestra la cantidad de comentarios buscados, minutos de TV ingeridos y conexiones encontradas.

Para fines de marketing, se ha vuelto de rigor que las empresas establezcan páginas de Facebook y envíen tweets, y estén atentos al surgimiento de la ira de los blogs. Esto se aplica tanto a las cadenas de televisión como a otras empresas. Por ejemplo, Discovery Communications, que administra canales que incluyen Discovery Channel, TLC y Animal Planet, mantiene 75 páginas de Facebook con 45 millones de fanáticos y mantiene 23 cuentas de Twitter llenas de recordatorios como ¡Mythbusters comienza en 5 minutos! Es todo ese hermoso efecto viral de las redes sociales para que la gente vea nuestros programas, dice Gayle Weiswasser, vicepresidenta de comunicaciones de redes sociales de Discovery, y no somos los únicos que lo hacemos.

Para aprovechar el otro lado de la conversación (la respuesta sin guión de los consumidores con cuentas de redes sociales), empresas como Radian6 (ahora propiedad de Salesforce), General Sentiment, Sysomos, Converseon y Trendrr rastrean el sentimiento y el volumen de las redes sociales en una variedad de temas. Por supuesto, incluso los mejores esfuerzos de filtrado no eliminan todo el spam. Y no siempre está claro qué motivó una publicación, cómo se debe interpretar un tweet lleno de jerga o cómo identificar los datos demográficos del autor. Sin embargo, es de vital importancia que las empresas le den sentido a todo esto, dice Radha Subramanyam, vicepresidenta senior de análisis y percepciones publicitarias y de medios de Nielsen: este es el grupo de enfoque más grande del mundo, el ayuntamiento más grande del mundo. Las empresas que averigüen esto prosperarán en los próximos 10 a 15 años. Empresas que no fracasarán.

Es especialmente importante para las cadenas de televisión y los anunciantes. Nielsen dice que los estadounidenses, en promedio, pasan el 20 por ciento de su día viendo televisión, y muchos al mismo tiempo picotean en computadoras portátiles o dispositivos móviles. Sitios como Miso y GetGlue alientan a las personas a discutir sus programas favoritos con amigos y otros fanáticos. Está surgiendo evidencia de que el rumor de las redes sociales tiene alguna relación con las calificaciones: NM Incite, una empresa conjunta de Nielsen-McKinsey, encontró que entre las personas de 18 a 34 años, un aumento del 9 por ciento en dicha charla en las semanas previas al estreno de un programa se correlacionó con una Las calificaciones aumentan en un 1 por ciento.

Reconociendo este tipo de conexiones, las empresas de análisis de sentimientos, incluidas Trendrr.tv (parte de Trendrr) y Socialguide, rastrean específicamente la respuesta social al contenido de televisión. Pero Bluefin también es único en el seguimiento de la mayor parte de lo que hay en la televisión, incluidos los anuncios, para establecer relaciones específicas entre el estímulo televisado y la respuesta de las redes sociales. Lo que está haciendo Bluefin es técnicamente impresionante, dice Duane Varan, director de investigación del Laboratorio de Publicidad y Medios de Disney en Austin, Texas. Ya es posible medir la audiencia de televisión directamente a través de decodificadores de cable en lugar de a través de muestras como los paneles de Nielsen, dice, y Bluefin está haciendo algo similar con este universo de discurso público en las redes sociales.

LA NFL Y LA TV SOCIAL

La sede de Bluefin Labs ocupa una fábrica de un piso del siglo XIX que una vez fabricó mangueras, junto a una sala de cine boutique en el área de Kendall Square de Cambridge, Massachusetts. Los bloques de Lego esparcidos en las mesas de los cafés ocupan los dedos de los visitantes o empleados en reuniones informales. Roy, cofundador y director ejecutivo, se sienta en uno de un grupo abierto de escritorios en espacios reducidos con casi 40 empleados, la mayoría de ellos ingenieros con experiencia en campos como inteligencia artificial, búsqueda y análisis de video. Un cartel que muestra el linaje de la industria publicitaria está clavado en un poste de madera desgastado a su derecha.

Roy, de 42 años, es un científico informático y cognitivo nacido en Winnipeg que hasta 2008 había pasado toda su carrera en el mundo académico, primero en la Universidad de Waterloo y luego en el MIT y su Media Lab, donde se convirtió en jefe de un grupo de investigación llamado Máquinas cognitivas. Entre otras cosas, su grupo se preocupó por problemas como cómo enseñar inglés a los robots. En 2005 lanzó el ambicioso Proyecto Human Speechome para documentar cómo los niños aprenden el lenguaje. Antes de que naciera su hijo, equipó su casa con 11 cámaras de video y 14 micrófonos. Luego, el orgulloso papá registró (casi) todo lo que sucedía en la casa para descubrir cómo las diferentes interacciones de los adultos, así como las actividades y los objetos en diferentes lugares de la casa, afectaban el desarrollo del habla del niño. En 2008, después de recopilar 300 gigabytes de datos todos los días, Roy se detuvo. Luego, él y sus estudiantes de posgrado realizaron hazañas como trazar el dominio gradual de su hijo de la palabra agua. (Una presentación de este proceso fue el pegar de la conferencia TED de 2011 y se ha extendido de forma viral por Internet).

Iniciador de conversación: El número total de comentarios en las redes sociales está aumentando drásticamente, proporcionando más material para el análisis. La mayoría de estos son públicos.
Fuente: Gnip. Las cifras reflejan instancias públicas y privadas de participación activa en conversaciones en línea: tweets, comentarios y otras publicaciones.

El proyecto combinó el análisis lingüístico con el análisis de video, pero fue el estudiante de doctorado de Roy, Michael Fleischman, ahora de 34 años, quien dio el salto conceptual a la televisión. Para su disertación, Fleischman inicialmente planeó usar lecciones del proyecto Speechome para enseñar el lenguaje de las computadoras. Pero había un problema: me quedó claro que tendría que esperar hasta que el hijo de Deb creciera, dice Fleischman. Necesitaba encontrar un nuevo conjunto de datos. La respuesta llegó, apropiadamente, frente al televisor. Una noche, mientras veía un partido de los Medias Rojas con su novia (ahora su esposa), Fleischman se dio cuenta de que los deportes televisados ​​tenían lo que necesitaba: acción visual, diálogo jugada por jugada y suficiente repetición y estructura. Entonces comenzó a crear un software que convertiría los juegos de béisbol en una herramienta de enseñanza de idiomas. El jonrón de palabras habladas, por ejemplo, cuando va acompañado de un ángulo de cámara que se arquea a través de un estadio, puede llevar a la computadora a aprender a distinguir un jonrón real. Después Revisión de tecnología escribió sobre la tecnología de interpretación de béisbol, él y Roy fueron invitados a solicitar una subvención de $ 100,000 para la Investigación de Innovación de Pequeñas Empresas de la National Science Foundation.

En 2008, Fleischman y Roy obtuvieron la subvención y nombraron a la empresa en honor a un restaurante de sushi donde habían hablado de sus planes. El enfoque inicial en los deportes condujo a inversiones ángeles de magnates deportivos como Jonathan Kraft, presidente de los New England Patriots; Jim Pallotta, propietario de los Boston Celtics; y Dan Gilbert, propietario mayoritario de los Cleveland Cavaliers. (En octubre de 2011, la compañía había recibido $ 8.5 millones en fondos, principalmente de Redpoint Ventures, pero también de inversionistas ángeles). El primer cliente de Bluefin fue la National Football League, que ya tenía una nueva función en línea llamada Game Rewind que permitía a los fanáticos revisar ya -juegos jugados. Fleischman y Roy expandieron el concepto al vincular la transmisión de video a los comentarios de las redes sociales. Ajustaron los algoritmos de búsqueda para buscar palabras clave relacionadas con el fútbol; el resultado fue una interfaz en pantalla que permitió a los fanáticos leer, jugar a jugar, lo que otros habían escrito. (Esto resultó ser un ejemplo temprano de la tendencia ahora popular en las aplicaciones de televisión social).

Durante este proceso, Roy y Fleischman tuvieron otro ¡Ajá! momento. El flujo de comentarios que aparecía en los juegos televisados ​​tenía parches en blanco a intervalos regulares. Miramos y dijimos: '¿Qué es eso?', Dice Roy. Bueno, esos eran los anuncios. No se les había ocurrido que la gente hablaría de anuncios. Pero lo hacen. Escriben, como hizo uno recientemente, en un tweet recogido por Bluefin, cosas como El tipo que rapea en el comercial de mcdonalds sobre los batidos será siempre el payaso donde quiera que vaya.

Roy y Fleischman se dieron cuenta de que la industria de la publicidad podría estar interesada en comprender mejor esos comentarios y los anunciantes tenían grandes presupuestos de investigación. Tomamos los principios de big data, minería de datos y visualización, dice Roy, y convertimos ese microscopio [en mi casa] en un telescopio para observar el mundo de las redes sociales en relación con la televisión. Llamaron a su trabajo el genoma de la televisión. En la actualidad, Bluefin tiene 15 clientes, incluidos Pepsi, Mars y Comcast; las cadenas de televisión CBS, Fox Sports, A + E Networks, AMC Networks y Turner Broadcasting; y las agencias de publicidad McGarryBowen y Hill Holliday. El negocio de la empresa es vender suscripciones a su interfaz y análisis personalizados. Mientras realizaba estas conquistas, Roy se encontró con un problema de aprendizaje de idiomas propio. Cuando comencé a hablar con la gente en la televisión, escuchaba la palabra 'programación'. Resulta que no estaban hablando de software de programación, recuerda. Me tomó un tiempo resolver esto.

DENTRO DEL TELESCOPIO

Para capturar casi todo lo que sucede en la televisión, Bluefin utiliza un centro de datos repleto de antenas parabólicas en Medford, Massachusetts. (ver Prestando atención a los tweets gráfico, a continuación ). Durante la primera semana de octubre, obtuvieron cada minuto de más de 210,000 episodios de 7,100 programas de televisión, además de anuncios. La empresa ahora monitorea 200 redes.

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los tweets

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Después de cargar el feed sin procesar en el servicio de computación en la nube de Amazon, Bluefin recopila información de la guía de programación, los nombres de los programas, sus canales y horarios de transmisión, y también los nombres de personajes y actores, junto con el texto de subtítulos extraído de la señal de video. sí mismo. Esto proporciona una lista de palabras clave que pueden ayudar a identificar los comentarios relevantes de las redes sociales. Dado que los horarios de publicidad no se publican con anticipación, Bluefin crea uno. El algoritmo detecta cuándo ha comenzado un grupo de anuncios. Luego, un sistema de huellas digitales identifica las transmisiones repetidas; los empleados humanos son notificados de las transmisiones por primera vez para hacer la identificación inicial.

Entre los más de 10 millones de comentarios que se hacen diariamente sobre el contenido de la televisión, los algoritmos de Bluefin identifican alrededor de 1,4 millones que se realizan en las tres horas antes o después de un programa o anuncio transmitido en una de las redes que rastrea. (Aproximadamente el 90 por ciento de estos comentarios son tweets; la mayor parte del resto son publicaciones públicas de Facebook). Aunque los servicios a pedido, las tecnologías de grabación y los nuevos modelos de transmisión de televisión en Internet están cambiando los hábitos de visualización (ver Buscando el futuro de la televisión, enero / febrero de 2011) , la mayoría de la gente todavía ve la televisión a la antigua, y Roy dice que parece más probable que hagan comentarios en tiempo real cuando saben que están viendo la primera emisión. Bluefin también sigue de cerca a los 9,8 millones de personas que han comentado sobre la televisión al menos una vez en los últimos 90 días, para aumentar el conocimiento sobre su demografía e intereses.

Efecto de red: David Poltrack, director de investigación de CBS, ha reconocido desde hace mucho tiempo el valor de las conversaciones de los espectadores sobre programas. Ahora está evaluando herramientas que analizan millones de comentarios sobre la televisión en línea.

El análisis de texto sustenta todos estos esfuerzos: mientras que delicioso o sabroso puede indicar una respuesta positiva a un restaurante, términos como no puedo esperar o fascinante o tonterías pueden aparecer en comentarios relacionados con programas de televisión. Bluefin está trabajando para identificar no solo reacciones positivas o negativas, sino también vulgares o educados, serios o divertidos, tranquilos o emocionados. Al más alto nivel, lo que estamos tratando de hacer es comprender el idioma, dice Fleischman. También intenta recopilar información demográfica sobre quién está comentando. Las mujeres, por ejemplo, son más propensas a referirse a miembros de la familia, mientras que los hombres son más propensos a mencionar amigos o dispositivos electrónicos. Los emoticonos insinúan la edad: alguien que usa :-) es probablemente 10 años mayor que alguien que usa :). Las personas que usan 8-) son incluso mayores.

Bluefin finalmente convierte todos estos datos en dos medidas principales. El nivel de respuesta informa la cantidad de personas que comentan un anuncio o episodio de un programa determinado, medido en una escala logarítmica de 10 puntos. El porcentaje de respuesta mide qué porcentaje de toda la respuesta de las redes sociales a la programación de televisión en un tiempo de emisión determinado se centró en un programa o anuncio en particular. La primera interfaz de la empresa, Bluefin Signals, que proporciona análisis de comentarios sobre programas de televisión, se puso en marcha en junio. Un segundo, que se lanzará en diciembre, hará un seguimiento de la respuesta a las campañas publicitarias individuales. El próximo año, Bluefin planea incluir comentarios en español en su análisis. Roy dice que no hay ninguna razón por la que la compañía no pueda rastrear las señales de televisión y analizar los sentimientos expresados ​​a través de las redes sociales en otros países también. Sin embargo, hasta ahora no hay planes inmediatos para expandirse más allá de Estados Unidos.

CÓMO RESUELVE PEPSI

Bluefin puede decirte ciertas cosas con mucha claridad, y una de ellas es el grado en que las audiencias se sienten conmovidas a hablar sobre Diet Pepsi cuando se trata de una Sofia Vergara en traje de baño. Vergara, quien interpreta a la esposa del trofeo colombiano en la comedia Familia moderna , apareció el verano pasado en un comercial ampliamente transmitido en el que conoció al rompecorazones del fútbol David Beckham en una playa. El análisis tradicional de las redes sociales mostró un aumento del 7 por ciento en las conversaciones sobre la bebida durante el tiempo que se transmitió la campaña. Pero Bluefin sabía que el anuncio se había publicado exactamente 746 veces, en 260 programas diferentes, y sabía quién había comentado esos 260 programas durante la ejecución del comercial. Entre esos 1.8 millones de personas, las menciones a Diet Pepsi aumentaron en un 19 por ciento. Bluefin también pudo determinar que en junio, un aumento en el sentimiento negativo sobre la marca Hyundai en las redes sociales coincidió con el estreno de un drama de ciencia ficción de TNT. Cielos cayendo , durante el cual los comentaristas se quejaron de que se había roto una promesa de comerciales limitados .

Estos conocimientos podrían ser de gran ayuda para los anunciantes de televisión que se preguntan qué anuncios colocar y dónde colocarlos. Si me conmueve la comedia, el drama o la creatividad pura en un anuncio, entonces tengo una propensión a hablar de eso, dice Mike Proulx, vicepresidente senior de redes sociales de la agencia de publicidad Hill Holliday. Existe una teoría, y no está probada, de que cuanto mayores son las menciones en las redes sociales, mayor es la resonancia del contenido.

Las nuevas herramientas también podrían complementar análisis como los proporcionados por Simulmedia, una empresa de la ciudad de Nueva York que otorga licencias de datos de visualización anonimizados de 18 millones de decodificadores. Bluefin puede asociar la entrega específica de un anuncio a un sentimiento positivo en algún público objetivo, dice Dave Morgan, CEO de Simulmedia. Eso por sí solo se está convirtiendo en un objetivo de marketing clave. Ya no se trata simplemente de 'gastar una cierta cantidad de dinero en sexo, edad, ingresos'; es 'Gastar dinero lo que genera un sentimiento positivo en un público objetivo'.

Por supuesto, la aplicabilidad de los datos de Bluefin es limitada. Por un lado, la mayoría de las conversaciones todavía ocurren en el mundo real, no en línea; Según una firma de investigación de mercado, KelleyFey, el 90 por ciento de las conversaciones que la gente tiene sobre las marcas en los Estados Unidos ocurren fuera de línea. Aún más confuso, las personas que usan las redes sociales no son representativas de la población en general, es muy difícil entender las diferencias y es algo dinámico y variable, dice Varan, el ejecutivo de investigación de Disney. Hay tantas cosas que no sabemos sobre cómo el universo de las redes sociales se diferencia del universo real. Por lo tanto, el peligro es observar los tipos de resultados que produciría Bluefin y sacar conclusiones de que es un reflejo de lo que está haciendo la población en general.

HOMOLOGACIÓN DEL PRESIDENTE, 2012

Fleischman y Roy predicen, sin embargo, que las aplicaciones irán en última instancia mucho más allá de la televisión, ayudando a revelar los eventos y las fuentes de los medios que inspiran a las personas en la radio, los periódicos y las revistas, así como en línea. Puede observar la afinidad de cualquier cosa a cualquier conjunto de cosas, dice Fleischman. La cultura pop se expande bastante: política, medios de comunicación, actores, libros, obras de teatro, religión. La cola se hace más y más larga, para cualquier cosa de la que puedas imaginar que la gente está hablando. Si está buscando un conjunto de personas con un interés particular, podemos decirle cómo esto se relaciona con otro conjunto de intereses.

La siguiente área obvia para Bluefin es la política. A principios del próximo año, a tiempo para la temporada de primarias presidenciales, la compañía espera analizar la reacción de las redes sociales a discursos, debates televisados ​​y anuncios políticos. Lo que es potencialmente más interesante es comprender quién, positiva y negativamente, está haciendo conexiones entre los miembros de la audiencia, dice Roy. Las redes sociales ya se han convertido en una herramienta clave de organización política. (ver How Obama Really Did It, septiembre / octubre de 2008) . Pero los agentes políticos son clientes duros: se preocupan principalmente por dos cosas. Primero, en las carreras presidenciales, les importa lo que piensen los votantes indecisos en los estados indecisos. Y segundo, quieren saber quién, entre su base confiable de partidarios, está dispuesto a tomar alguna acción, como donar o difundir un mensaje. Los comentarios en las redes sociales tienen un valor limitado.

Aún así, los agentes políticos podrían estar tan interesados ​​como Procter & Gamble en saber qué mensajes están resonando. Andrew Heyward, ex presidente de CBS News y asesor de Bluefin, cree que estos análisis también podrían ser vitales para los comentaristas y presentadores políticos. Obtener comentarios casi en tiempo real sobre la escala y el sentimiento es muy valioso para una organización política o un candidato, o una organización de noticias que intenta cubrir la carrera, dice.

El valor de la analítica de redes sociales solo aumentará. La cantidad de comentarios aumenta cada mes, y Roy predice que la tecnología analítica mejorará a medida que se refinen los algoritmos y más participantes procesen los datos y busquen aplicaciones aún inimaginables. Hoy en día, las conversaciones en las redes sociales siguen siendo difíciles de escuchar y descifrar. Pero lo que algún día podría surgir de Bluefin, o de uno de sus competidores, son tecnologías que hacen que esas conversaciones sean fáciles de capturar y comprender, y producen una métrica similar a una calificación de Nielsen. (Los hallazgos de Nielsen y McKinsey sobre la correlación entre el rumor y las calificaciones son un paso en esa dirección).

En el futuro, entonces, los oficiales de marketing y ejecutivos de redes como David Poltrack pueden dejar a los encuestados en las máquinas tragamonedas de Las Vegas y sintonizar una conversación continua en las redes sociales que ahora es inaudible o incomprensible. Es posible que vean formas de crear programación de televisión, publicidad, comunicaciones políticas y, en última instancia, otros medios que sean más inteligentes, o al menos más receptivos a lo que el público encuentra atractivo.

David Talbot es Revisión de tecnología Corresponsal en jefe.

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