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Alguna vez se preguntaron cual ha sido la temática general de los 457,659 tweets que han dejado en Twitter? Twinterest es una herramienta que analiza todos y cada uno de los mensajes que hemos dejado en el servicio, y luego nos da una ordenada lista, separada por categorías, de lo que podríamos calificar como nuestros “intereses”.

La verdad he quedado sorprendido por lo bien que funciona, encontrando varios de los tópicos que he mencionado en Twitter en alguna ocasión. Hubo algunos errores – a Snow Leopard lo puso bajo la categoría de animales, cuando mis tweets eran sobre el sistema operativo de Apple – pero nada que no se pudiera corregir rápidamente.

Lo único malo, es que Twinterest no sirve para mucho más que para ver qué intereses hemos mostrado a lo largo de nuestra estancia en Twitter. Si tenemos amigos que han probado el servicio (aparecerán en el panel derecho), podemos, por ejemplo, comparar intereses para ver cuales tenemos en común.

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Lo que sería bueno, sin embargo, es que cada vez que le damos click a un tópico, éste nos lleve a algo útil; por ejemplo, una búsqueda en Twitter del término. De momento, lo único que podemos hacer, cuando le damos click al interés, es eliminarlo, o cambiarlo de categoría.

Esto, sin embargo, es tan sólo un experimento que Gravity está llevando a cabo para poder mejorar su algoritmo, en un afán de traernos, en un futuro, una web más personalizada, como lo explica Amit Kapur, el CEO de la compañía, en este post de Techcrunch . Un breve extracto:

 

Imaginen abrir cualquier página o aplicación y que se presente una experiencia totalmente personalizada para nosotros. Ir a ESPN.com y ver historias sobre los deportes que a uno le gustan y equipos que seguimos. Recibir actualizaciones de Foursquare con restaurantes que nos gustaría visitar. Hacia ahí es donde la web se está dirigiendo. Se trata de cambiar el modelo de nosotros tratando de buscar la información adecuada, a que la información nos encuentre.

En el pasado, carecíamos de la data y tecnología para hacer este tipo de experiencia personal una realidad. Pero eso está cambiando rápidamente. Los abundantes datos sociales que está saturando nuestros streams sociales no sólo presenta un problema, sino también una solución. Usar un análisis semántico, y procesamiento de lenguaje natural para evaluar tweets, status ipdates, likes, shares y check-ins, es posible construir una comprensión holística de donde estamos, y qué es lo que nos interesa.

una vez que la web conoce nuestros intereses, puede empezar a cambiar… Cualquier página web o app puede usar el conocimiento de nuestros intereses para darnos una experiencia personal.

 

Vale la pena leer la columna entera. Y es curioso, sobre todo viniendo después del artículo sobre lo complicado que es exportar datos de Facebook, no? Facebook está tratando claramente de convertirse en “la web”; el único sitio que realmente necesitamos visitar. Por ello lanzó Places. Por eso tiene status updates. Por eso es uno de los servicios de alojamiento de imágenes más populares.

Y por otro lado, tenemos a Gravity, que está tratando no de agruparlo todo, sino de coger diferentes servicios y la data que cada uno de éstos ofrece, fusionarla, y hacerla más útil. Veremos cómo se desarrollan las cosas en el futuro.

 

Por cierto, pueden probar Twinterest, aquí: Twinterest

  • jejejej sin duda hay muchas personas que les serviría esta web (alguien dijo socialmedia$$)