Los informáticos crearon un nuevo algoritmo para recomendar etiquetas para publicaciones en redes sociales, lo que debería aumentar la popularidad de la publicación en cuestión. Este algoritmo tiene en cuenta más tipos de información que los algoritmos anteriores con un objetivo similar. El resultado es un recuento de vistas considerablemente mejorado para las publicaciones que utilizan las etiquetas recomendadas por este nuevo algoritmo. Dicha investigación podría ser útil comercialmente y para otros investigadores que estudian el comportamiento en línea.

Xueting Wang es investigador postdoctoral en el Laboratorio Yamasaki. Como usuario entusiasta de los sitios de redes sociales, estaba desconcertada por cómo diferentes publicaciones de diferentes personas logran notoriedad o se desvanecen en la oscuridad. Impulsado por esta curiosidad Wang, su colega Yiwei Zhang y su supervisor, Profesor asociado Toshihiko Yamasaki, investigó la relación entre el contenido de las redes sociales, las etiquetas adjuntas al contenido y las personas que lo publican.

"Es bien sabido en nuestro campo que las etiquetas para publicaciones en redes sociales son importantes, ", explicó Wang." También se sabe que la naturaleza de estas etiquetas, y la popularidad relativa del usuario en cuestión, puede afectar la popularidad de una publicación, por ejemplo, el número de visitas. Lo que quería hacer era idear un sistema para recomendar etiquetas adecuadas para sus publicaciones que mejoraría de manera demostrable su popularidad ".

Es mucho más fácil decirlo que hacerlo. Las computadoras son excepcionales en tareas matemáticas definidas con precisión; sin embargo, algunos de los conceptos sociales explorados por los investigadores, como la popularidad de un usuario, son demasiado vagas para que una computadora las procese directamente. Wang y su equipo tuvieron que definir cuidadosamente todos los aspectos del problema en términos matemáticos para que un algoritmo fuera posible.

"Teníamos 60, 000 imágenes disponibles públicamente con etiquetas, número de visitas y datos de usuario asociados del sitio web de fotografía Flickr para experimentar, "continuó Wang." Eso nos dio suficientes datos de origen para crear un sistema para calificar diferentes detalles de usuarios e imágenes, y asignar valores numéricos a las cosas. Esto significaba que podíamos realizar diferentes funciones en los datos ".

Wang y su equipo utilizaron estos datos para clasificar el éxito efectivo de una etiqueta específica para contribuir al recuento de vistas de imágenes. Esencialmente, Este proceso recomendó etiquetas exitosas que dieron como resultado un aumento del 20 por ciento en la popularidad de una publicación. Pero lo que distingue su enfoque de los demás es que tiene en cuenta quién creó la publicación. El sistema imita inteligentemente el comportamiento de etiquetado de personas con altos puntajes de popularidad social para recomendar etiquetas efectivas.

"El algoritmo se llama 'rango de popularidad popular consciente del usuario' y es el primero de su tipo en ser, Como el nombre sugiere, consciente del usuario sobre cómo recomienda etiquetas, ", dijo Wang." Vemos en nuestros resultados que las etiquetas cuidadosamente seleccionadas que expresan impresiones emocionales en lugar de solo representaciones literales del contenido de la imagen serán más efectivas. Pero todas las etiquetas que produce el sistema son de un grupo existente y sería bueno hacer crecer nuestro sistema para que pueda generar nuevas ideas ".

Existen claras aplicaciones comerciales para el rango de popularidad popular consciente del usuario y el equipo ya tiene algunos socios comerciales que aceptan sus recomendaciones para ayudar a promover sus productos. Sin embargo, El trabajo de un buen científico nunca se hace y Wang tiene la intención de mejorar la efectividad del sistema, así como implementar una mayor autonomía para que pueda generar sus propias etiquetas. También espera que los investigadores de las redes sociales puedan usar estas ideas para explorar cosas como lo que hace que alguien sea popular en línea para empezar.