Rintracciare i migliori divulgatori di voci su Twitter

A volte è facile sapere quali messaggi si diffondono attraverso Twitter a macchia d'olio. Basta chiedere al rappresentante Anthony Weiner (D-New York), che subisce pressioni per dimettersi dopo aver inviato inconsapevolmente una sua foto intima a migliaia di follower.

I ricercatori del Laboratory for Information and Decision Systems del MIT stanno testando un motore di ricerca che identifica quali post su un determinato argomento potrebbero diffondersi studiando la rete di connessioni tra gli utenti.

Il sistema, chiamato Trumor, identifica le persone che sono ben posizionate per diffondere informazioni e le utilizza per ponderare il valore di diversi post su un determinato argomento. Le informazioni di solito si diffondono tra gli utenti mentre ritwittano i post. Per trovare utenti Twitter influenti i cui post verranno probabilmente ritwittati, i ricercatori hanno esaminato la rete di tweet e retweet su argomenti come il tennis, il calcio e i BET Awards. I primi risultati suggeriscono che la tecnica potrebbe fornire un modo efficace per trovare post che si diffonderanno ampiamente attraverso la rete.

L'identificazione automatica degli utenti Twitter influenti potrebbe essere utile agli inserzionisti, che potrebbero utilizzarla per diffondere informazioni sui prodotti in modo più efficace.

Determinare l'influenza su Twitter non è semplice come vedere quanti follower ha un utente. Ciò che conta di più è che i follower prestino attenzione ai post e ne discutono, e che questa discussione si diffonda oltre l'utente che l'ha avviata. I ricercatori hanno esplorato modi migliori per misurare l'influenza di una persona e Trumor è nato da questo lavoro.

Il team ha iniziato studiando le reti di retweet su Twitter. Hanno raggruppato i retweet per argomento e hanno osservato come si sono diffusi nella rete. I ricercatori hanno considerato che gli utenti sarebbero connessi alla rete se uno ritwittava un messaggio dall'altro: seguirsi semplicemente non era sufficiente.

Una volta che avevano quelle reti, è emerso uno schema chiaro, dice Tauhid Zaman , un dottorando presso il Laboratory for Information and Decision Systems del MIT che è stato coinvolto nel lavoro. Per ogni argomento, hanno trovato superstar, individui altamente connessi i cui post si sono diffusi ampiamente. L'influenza di queste persone era di gran lunga maggiore di quella di altri all'interno della loro rete.

In molti casi, sarebbe utile poter identificare questi utenti prima che si verifichi un evento. Ad esempio, un inserzionista potrebbe voler parlare con qualcuno prima dei BET Awards per ottenere informazioni su un prodotto durante l'evento.

I ricercatori hanno testato diversi metodi per farlo, come osservare il numero di connessioni che un utente aveva o quanto fosse vicino agli altri sulla rete. Hanno scoperto che potevano identificarli usando un metodo chiamato centralità delle voci, che misura quanto una persona è ben posizionata per diffondere informazioni. La tecnica misura quanti percorsi ha un utente per diffondere le informazioni.

Zaman afferma che la centralità delle voci è particolarmente preziosa perché tiene conto dell'intera rete, non solo delle connessioni nelle immediate vicinanze dell'utente. Ad esempio, una persona potrebbe avere molti follower, ma quei follower potrebbero non essere ben collegati. Una persona con meno follower e meglio collegati ha più percorsi per diffondere informazioni e quindi un punteggio di centralità delle voci più alto.

Una volta trovato un metodo per identificare le superstar, i ricercatori hanno costruito un motore di ricerca sperimentale attorno al sistema. Trumor trova persone con punteggi di centralità delle voci elevati per un determinato argomento e pondera i loro post, fornendo informazioni che hanno maggiori probabilità di diffondersi. Gli utenti possono selezionare un argomento che desiderano cercare ed essere indirizzati a informazioni che potrebbero rivelarsi popolari. Il sistema identifica account popolari, come quello di Lady Gaga, ma, aggiunge Zaman, tira fuori anche relative incognite. Dice che Trumor è ancora nelle sue fasi iniziali, ma aggiunge che i test suggeriscono che riesce bene a identificare informazioni tempestive e pertinenti.

Altri ricercatori stanno anche cercando modi per misurare l'influenza sui social network. Abhik Dasi presso l'Università del Texas ad Austin ha condotto studi sull'influenza sulle reti di telefoni cellulari e ha scoperto che la struttura di una rete nel suo insieme è un fattore chiave. Ma il suo lavoro suggerisce anche che l'influenza di una persona cresce e diminuisce nel tempo, e che un buon sistema deve tenerne conto. Una persona non può continuare a diffondere influenza indefinitamente, dice Das.

Zaman è d'accordo e afferma che il piano prevede che le versioni future di Trumor calcolino la centralità delle voci per una finestra di tempo, come la settimana o il mese passati, consentendo ai cambiamenti nella rete di influenzare il modo in cui le informazioni vengono ponderate.

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