El Big Data en Twitter

Twitter es una red social que permite compartir enlaces, gifts, pensamientos, fotografías, videos, encuestas e información. Los usuarios pueden comunicarse de forma privada y pública con otros usuarios y así compartir sus intereses en común sobre temas de economía, política, música, noticias, eventos, entre otros. Está es considerada como una red de microblogging porque una de sus características es que el texto que se publica no puede exceder de 280 caracteres con el objetivo de narrar lo que se está pensando o viviendo de forma concreta.

Se originó como un proyecto de investigación de la empresa Obvious en San Francisco y en Julio de 2006 Jack Dorsey, Biz Stone y Evan Williams crearon la empresa Twitter Inc. para poder conseguir inversores. Para finales del 2009  disponen de versiones en francés, alemán, italiano y español.  En 2010 crea el servicio de tweets promocionados los cuales son tweets comprados por anunciantes para llegar a un grupo de usuarios específico. Para inicios del 2015 Twitter anuncia su nueva aplicación Periscope la que permite transmitir eventos en tiempo real, un año después esta aplicación ya contaba con más de 215 millones de emisiones en directo.

Big Data es un término utilizado para la recopilación de un conjunto de datos grandes y complejos, que no pueden ser manipulados con herramientas convencionales de administración de bases de datos. Esta informacion es utilizada para conocer los patrones y tendencias de las personas y así mejorar las operaciones comerciales de una empresa. Cabe destacar que, en 2016, Twitter compró Magic Pony Technology con el propósito de implementar inteligencia artificial en la plataforma y aplicar algoritmos mejores y más complejos para el análisis de los usuarios en la aplicación.

Actualmente, twitter tiene grandes requisitos de almacenamiento y tratamiento de datos, por lo que uno de los programas utilizados para recopilar los tweets es Hadoop de acuerdo con  (Kevin Weil, 2010). Este programa se usa para almacenar y procesar datos a gran escala como los tweets, por lo que se lo ha considerado un software eficaz utilizado actualmente por grandes empresas y corporaciones, como Google y Facebook.  Hadoop incluye diferentes herramientas y componentes para distribuir el procesamiento una de ellas es el “MapReduce”. De acuerdo con (Shilpi Taneja & Manish Taneja, 2014) Twitter utiliza este componente para las tendencias, analizando tweets individuales y filtrar las palabras clave que estén siendo utilizadas por muchos usuarios. Esto proporciona una perspectiva de cuales son los temas relevantes o claves en ese momento. Además, se implementa también para el análisis de sentimiento, por ejemplo, un usuario al momento de buscar una palabra clave sobre alguna marca, esto es analizado para calcular el sentimiento o puntuación por esa marca.

De acuerdo con (Bernard Marr, s. f.) la aplicación utiliza la información de los usuarios: a quién siguen, sus tweets, retweets e interacciones con otras cuentas para personalizar los anuncios. Así mismo, la información del perfil, la ubicación del dispositivo y las aplicaciones instaladas en el celular para identificar los anuncios locales y los anuncios que podría preferir el usuario. De esta misma forma los algoritmos escanean y clasifican los tweets para mostrar en el feed de cada usuario, determina los más relevantes según sus interacciones y sugiere cuentas y videos que les podrían interesar, anteriormente, Twitter solo mostraba los tweets en orden cronológico inverso.

Por otro lado, los hashtags clasifican las publicaciones y permiten conocer los temas más populares del momento. Las tendencias se determinan mediante un algoritmo y si se relacionan con un mismo tema el algoritmo las agrupa. Estas son personalizadas, sin embargo, también incluyen temas locales y globales. Actualmente las tendencias tienen una categoría, se puede ver si es de política, música, entretenimiento, etc.  De igual manera, existe un nuevo algoritmo denominado “por si te lo perdiste”, si un usuario no revisa esta red social en mucho tiempo entonces Twitter junta una serie de tweets que pueden ser importantes para ese usuario y los muestra en una sección especifica. Este algoritmo logró atraer a más usuarios, en 2017 el crecimiento de los usuarios en esta red social fue más de 18 millones.

Twitter también les da la oportunidad a los usuarios de analizar los datos e interacciones de sus publicaciones, esto se implementó en 2014 y se denomina Twitter Analytics. De esta forma se puede conocer el número de impresiones e interacciones de personas con el tweet, con esto se puede saber cuántos usuarios le dan clic a la publicación, a la imagen, al perfil, entre otras. Esto es una función interesante e importante para los negocios ya que les ayuda a identificar que tipo de publicaciones están generando más conexión con los usuarios y cuales funcionan mejor.

Se puede observar claramente como Twitter utiliza análisis de datos para ofrecer una mejor experiencia a sus usuarios y facilitar el uso de la aplicación mediante algoritmos y clasificación personalizada de tweets con la ayuda del Big Data. Así mismo, los usuarios pueden analizar las interacciones de sus publicaciones permitiendoles conocer su alcance y así mejorar. Estas funciones han logrado captar a más usuarios en la red social y así mismo a más empresas, generando un nuevo método de marketing dentro de Twitter.

REFERENCIAS

Bernard Marr. (s. f.). How Twitter Uses Big Data And Artificial Intelligence (AI). Bernard Marr & Co. https://www.bernardmarr.com/default.asp?contentID=1373#:~:text=Twitter’s%20ranking%20algorithm%20has%20taken,that%20content%20in%20their%20feed

CNN en Español. (2013). 23 momentos claves en la historia de Twitter. CNN. https://cnnespanol.cnn.com/2013/09/16/23-momentos-clave-en-la-historia-de-twitter/

Joel Lunenfeld. (2016). 10 maneras en las que el Marketing ha cambiado con Twitter. Twitter. https://blog.twitter.com/es_es/a/es/2016/10-maneras-en-las-que-el-marketing-ha-cambiado-con-twitter.html

José Antonio carballar Falcón. (2011). Twitter—Marketing personal y profesional. RC Libros. https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=BQnyfWCUjOcC&oi=fnd&pg=PA1&dq=twitter+negocio+&ots=Xy3h9qj4cM&sig=xh46m6bqpIU2czE8h-foVd3m3rQ#v=onepage&q=twitter%20negocio&f=false

Kevin Weil. (2010). Hadoop at Twitter. Twitter. https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/hadoop-at-twitter.html

Shilpi Taneja & Manish Taneja. (2014, mayo). BIG DATA AND TWITTER. https://www.ijrcar.com/Volume_2_Issue_5/v2i540.pdf

Twitter. (s. f.). Preguntas frecuentes sobre las tendencias de Twitter. https://help.twitter.com/es/using-twitter/twitter-trending-faqs

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