Stanislav Nikolov, aluno do Massachusetts Institute of Technology (MIT), juntamente com seu professor Devavrat Shah descobriram um algoritmo que prevê o que será trend topic no Twitter com até 30 minutos de antecedência, com precisão de 95%.

Um valioso programa que pode ser utilizado pelo próprio Twitter para fins comerciais. O microblog pode muito bem explorar esta possibilidade de prever o que vai acontecer e desta forma poder vender anúncios específicos. 

O tráfego gerado pelos trending topics é importante para o sistema social da plataforma de microblogues, mas também é usado por algumas empresas para promoverem a marca ou um produto novo. Os investigadores norte-americanos acreditam que o algoritmo pode ser usado para outras áreas que necessitem de "previsão", como o preço das ações, vendas de bilhetes e outros modelos de negócio sujeito a variações. 

O algoritmo também representa uma nova abordagem em análises estatística já que, em teoria, pode ser aplicado a qualquer número que varie ao longo do tempo como a duração de uma viagem, a venda de ingressos para o cinema e provavelmente até preços de ações na bolsa.

A proposta de implantação deste algoritmo ainda pode demorar um tempo, pois, assim como todo algoritmo ele precisa ser treinado. O professor e o aluno estão avaliando grandes números de dados em cima do Twitter para fazer este "treinamento" do software.

Em seus experimentos, a dupla montou um treinamento do algoritmo definindo 200 assuntos no Twitter que mostravam popularidade e outros 200 que não. Em tempo real, o sistema mostrou 95% de acertos em relação às publicações. Mas Shah diz que a precisão do sistema deve melhorar conforme se aumentem as especificações de treinamento do algoritmo quanto à quantidade de dados a serem considerados, o que significa necessidade de mais recursos de computação.