Alguna vez se preguntaron cual ha sido la temática general de los
457,659 tweets que han dejado en Twitter? Twinterest es una herramienta
que analiza todos y cada uno de los mensajes que hemos dejado en el
servicio, y luego nos da una ordenada lista, separada por categorías, de
lo que podríamos calificar como nuestros “intereses”.
La verdad he quedado sorprendido por lo bien que funciona, encontrando varios de los tópicos que he mencionado en Twitter
en alguna ocasión. Hubo algunos errores – a Snow Leopard lo puso bajo
la categoría de animales, cuando mis tweets eran sobre el sistema
operativo de Apple – pero nada que no se pudiera corregir rápidamente.
Lo único malo, es que Twinterest no sirve para mucho más que para ver
qué intereses hemos mostrado a lo largo de nuestra estancia en Twitter.
Si tenemos amigos que han probado el servicio (aparecerán en el panel
derecho), podemos, por ejemplo, comparar intereses para ver cuales
tenemos en común.
Lo que sería bueno, sin embargo, es que cada vez que le damos click a
un tópico, éste nos lleve a algo útil; por ejemplo, una búsqueda en
Twitter del término. De momento, lo único que podemos hacer, cuando le
damos click al interés, es eliminarlo, o cambiarlo de categoría.
Esto, sin embargo, es tan sólo un experimento que Gravity
está llevando a cabo para poder mejorar su algoritmo, en un afán de
traernos, en un futuro, una web más personalizada, como lo explica Amit Kapur, el CEO de la compañía, en este post de Techcrunch . Un breve extracto:
Imaginen abrir cualquier página o aplicación y que se presente
una experiencia totalmente personalizada para nosotros. Ir a ESPN.com y
ver historias sobre los deportes que a uno le gustan y equipos que
seguimos. Recibir actualizaciones de Foursquare con restaurantes que nos
gustaría visitar. Hacia ahí es donde la web se está dirigiendo. Se
trata de cambiar el modelo de nosotros tratando de buscar la información
adecuada, a que la información nos encuentre.
En el pasado, carecíamos de la data y tecnología para hacer este
tipo de experiencia personal una realidad. Pero eso está cambiando
rápidamente. Los abundantes datos sociales que está saturando nuestros
streams sociales no sólo presenta un problema, sino también una
solución. Usar un análisis semántico, y procesamiento de lenguaje
natural para evaluar tweets, status ipdates, likes, shares y check-ins,
es posible construir una comprensión holística de donde estamos, y qué
es lo que nos interesa.
una vez que la web conoce nuestros intereses, puede empezar a
cambiar… Cualquier página web o app puede usar el conocimiento de
nuestros intereses para darnos una experiencia personal.
Vale la pena leer la columna entera. Y es curioso, sobre todo
viniendo después del artículo sobre lo complicado que es exportar datos
de Facebook, no? Facebook está tratando claramente de convertirse en “la
web”; el único sitio que realmente necesitamos visitar. Por ello lanzó
Places. Por eso tiene status updates. Por eso es uno de los servicios de
alojamiento de imágenes más populares.
Y por otro lado, tenemos a Gravity, que está tratando no de agruparlo
todo, sino de coger diferentes servicios y la data que cada uno de
éstos ofrece, fusionarla, y hacerla más útil. Veremos cómo se
desarrollan las cosas en el futuro.
Por cierto, pueden probar Twinterest, aquí: Twinterest
Fuente: arturogoga.com - resumen diario