В США научились предсказывать топ Твиттера

Профессор Массачусетского технологического института Деваврат Шах и его студент Станислав Николов разработали алгоритм, который позволяет заранее узнавать, какие темы будут обсуждаться твиттерянами интенсивнее остальных.

В большинстве случаев разработка Шаха и Николова может предсказывать успешность той или иной темы за полтора часа до попадания в топ.

А внекоторых делает прогноз за 4-5 часов до глобального всплеска обсуждения, говорится в пресс-релизе института, базирующегося в Кембридже.

Для улучшения работы своего софта профессор и студент проанализировали поведение новых трендов в режиме реального времени.

В частности, алгоритм сопоставляет изменения во времени числа твитов по каждой новой теме с изменениями любого образца в «тренировочном сете», состоящем из 200 тем, которые попали в топ, и 200 тем, которые в него не попали.

Логично предположить, что чем крупнее сет, тем выше точность прогноза.

Система Шаха и Николова может быть в перспективе интересна владельцам Твиттера. Предсказывая выход тренда в топ с 95% вероятностью, можно продавать рекламу, таргетированную именно под него. Эффективную рекламу.

Также российские вузы ожидает снижение популярности профессий SMM-гадалок и трендовых ворожей, снимающих порчу с хэштегов и выводящие их в мировой топ. Или наоборот. Зависит от успешности презентации нового софта и его применения.

О работе системы профессор расскажет 9 ноября в Музее МТИ. Уверен, с Шахом и его программой захотели бы познакомиться наш робот Адам. Мы давно ищем ему девушку.

Потомственный твиттер-маг,
Геннадий Заволокин,
Специально для Twi Times