El sentimiento de un tuit

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De junio a noviembre, la campaña electoral generó más de 1 millón de tuits. Solo el comentario del presidente de la República, José Mujica, respecto a México como “Estado fallido” fue motivo de 80.930 menciones en 24 horas en la red social. El primer caso de ébola en Estados Unidos motivó hasta 950 tuits por minuto.

¿Parece mucho? Tabaré Vázquez tuvo hasta 3.200 menciones en 60 segundos cuando las encuestadoras lo dieron como ganador el 30 de noviembre. Mientras que la sanción de la FIFA al jugador Luis Suárez en pleno Mundial de Brasil desató tal serenata del pajarito azul que era imposible de contabilizar.

Twitter en Uruguay creció un 78% respecto a 2013, a una tasa superior que Facebook, según datos de la nueva edición del Perfil del Internauta Uruguayo, difundido por Grupo Radar. En total, cuenta con 340 mil usuarios que, como obliga la propia red social, expresan su opinión de forma instantánea y, al hacerlo, moldean la opinión pública.

“Es importante empezar a escuchar las redes sociales”, dijo a Cromo Sebastián García, director de Idatha, una empresa uruguaya que conjuga la ingeniería con la sociología y la lingüística para comprender qué es lo que, realmente, expresa un tuit. Hasta se podría hablar del “sentimiento” del mensaje.

La alianza entre estas disciplinas tiene un sinfín de usos: desde fiscalizador de un servicio público o privado hasta la detección de barras bravas y picadas de motocicleta. Marcas y políticos son sus usuarios más corrientes, pero también podría ser usada por un empresario que quiere saber qué es lo que escribe un candidato en las redes sociales antes de ofrecerle un empleo. García agregó otro uso trascedente: la identificación de pederastas. Al analizar el lenguaje que es empleado en un mensaje, la tecnología puede revelar si la persona que se hace pasar por un adolescente en un chat es, en realidad, un adulto.

La plataforma desarrollada por Idatha detecta género, rango etáreo (con mayor precisión si el usuario tiene más de 30 años) y la geolocalización del usuario. Analiza todas las menciones explícitas (arrobadas) como las implícitas, según palabras clave. Luego califica si el mensaje fue positivo, negativo o neutro. Y todo en tiempo real.

Así se supo que el sábado 13, en plena transmisión del centro Teletón y de la carrera de la Fórmula-E, las referencias a Mujica registraron un pico por un falso rumor de que había fallecido. Los tuits eran del exterior.

En 2011, los investigadores chinos Fei Xiong y Yun Liu de la Universidad Jiaotong de Pekín estudiaron seis millones de tuits y determinaron que la opinión pública evoluciona con rapidez en Twitter y se ordena en niveles dentro de los que una opinión persiste como dominante. El apoyo de más usuarios y de “influenciadores” (personas con muchos seguidores) hace que una opinión se convierta en consenso.