Una nueva forma de ver Twitter

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Se calcula que Twitter genera unos 500 millones de tweets cada día lo que convierte esta red social en la principal fuente de información pública en tiempo real que existe ahora mismo en internet. Según nuestra experiencia Twitter es en muchos sectores el responsable de más del 90% de las menciones que se generan sobre una empresa, por lo que le dedicamos una especial atención. Aunque lo difícil no es recopilar todos estos datos sino extraer información de ellos.

El Problema

El problema al que nos enfrentamos en nuestro sector es el de convertir la avalancha de datos que recopilamos cada día en información útil para la toma de decisiones. Pintar los datos agregados en gráficas de evolución nos puede dar una información útil y rápida de interpretar, pero para poder sacar datos cualitativos hay que analizar esos agregados de datos y separar el grano de la paja, lo que hace que extraer la información útil sea más caro y tedioso.

En busca de una solución a nuestro problema necesitábamos dar un paso más allá para representar los datos haciéndolos entendibles de una manera intuitiva y directa, necesitábamos poder descifrar el contenido de los datos de un simple vistazo.  Tras varias pruebas llegamos a la siguiente solución.

La Solución

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Datos Filtrados – Click para agrandar

Lo que se ve en la imagen es una versión beta de nuestra herramienta para visualizar el ruido que se genera en Twitter. En este caso representamos todos los tweets públicos que incluyen la palabra “ciencia”, se puede acceder a través de este enlace: http://back.listenic.com/ciencia.

Cada punto que se representa en la imagen es un tweet:

  • El eje horizontal es la escala temporal
  • El eje vertical el número de seguidores en escala logarítimica.
  • El tamaño de cada punto representa el número de veces que el tweet ha sido retweeteado.

Los tweets de autores más influyentes se posicionan en la parte superior y los que tienen menos seguidores en la parte inferior; los tweets más grandes son los más retweeteados.

En la herramienta hemos implementado una serie de filtros para poder trabajar con los datos, por ejemplo en la imagen de datos filtrados hemos aplicado un filtro para que sólo se visualicen los tweets que tienen al menos 9 retweets, así podemos quitar ruido y centrarnos en lo más relevante ya que se publican tantos tweets con la palabra “ciencia” que es complicado detectar patrones. Este es el aspecto de los datos sin el filtro de retweets mínimos:

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Datos sin filtrar – Click para agrandar

Caso de uso

Todos los tweets que recogemos los indexamos en tiempo real para así poder buscar y excluir términos dentro del conjunto de datos. En este caso podemos ver en la imagen de datos filtrados una acumulación de tweets el día 11 de febrero. Cuando pasamos el ratón por encima de cada tweet podemos ver su contenido, y esto nos permite conocer rápidamente que ese día se anunció un hito muy relevante para la ciencia: el descubrimiento de las ondas gravitacionales. Usamos el buscador para filtrar sólo los tweets que contienen el término “ondas gravitacionales” y quitamos el filtro de retweets mínimos para ver el impacto total que tuvo esta noticia.

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Datos filtrando “Ondas gravitacionales” – Click para agrandar

Se ve claramente como hay unos pocos tweets muy dispersos que van haciendo referencia a la posible noticia, luego viene el rumor provocado por una filtración y finalmente se hace el anuncio oficial provocando un estallido de tweets y retweets. Casualmente ese mismo día era el Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia lo que hizo que se generarán todavía más tweets sobre ciencia. Sabiendo esto podemos comparar si, tal y como esperamos, la noticia de las ondas gravitaciones ha tenido más repercusión que la del Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia. Utilizamos el buscador para ver sólo los tweets que contienen los término “día” y “mujer” y confirmamos que este tema ha tenido menos menciones:

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Datos filtrando ” Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia” – Click para agrandar

Esta herramienta en versión beta es el resultado de la experiencia adquirida todos estos años buscando nuevas maneras de visualización y de interacción con los datos, combinando varias tecnologías de backend punteras (indexado en tiempo real, indexado incremental y algoritmos de machine learning). Seguimos trabajando para poder ofrecerla de manera pública a todo aquel que necesite analizar grandes volúmenes de datos de una manera rápida e intuitiva. Además queremos ir añadiendo otras fuentes de datos con API pública como Instagram o Tumblr.

Si has llegado hasta aquí y todavía no has probado la versión beta de la herramienta te animamos que entres y le eches un vistazo: http://back.listenic.com/ciencia. Agradecemos cualquier tipo de crítica o sugerencia que nos pueda ayudar a mejorarla.

 

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