Aluno do MIT cria algoritmo que prevê trend topics no Twitter

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%.

Aluno do MIT cria algoritmo que prevê trend topics no Twitter

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.

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