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Con el establecimiento de la web como plataforma de desarrollo y la publicación de api's de programación, cada vez van a aparecer más servicios que funcionan encima de otros servicios. De la misma forma que una aplicación se desarrolla por encima del sistema operativo, están apareciendo muchas aplicaciones que utilizan otras plataformas como facebook y/o twitter cómo base de desarrollo.
En el caso de facebook, le he echado un vistazo a la nueva api y me ha sorprendido mucho: muy sencilla, con Oauth 2.0 para la autorización de aplicaciones, completa, bien diseñada, con permisos claros y bien separados. Pensada tanto desde el punto de vista del programador como desde el usuario.

Cuándo se rompen más parejas
Pero el potencial de estas apis está en los datos que contienen. Por ejemplo, información sobre los estados de ánimo de la gente, aunque ésta información hay que obtenerla de forma indirecta. Un ejemplo lo podemos encontrar en el blog Flowing Data. Hablan de una gráfica que aparece en el libro The Visual Miscellaneum que muestra cuándo se rompen más parejas, analizando la frecuencia de la frase "we broke up because" (rompimos porque...). Los picos que aparecen son muy significativos: las rupturas aumentan en primavera y unas semanas antes de navidad y disminuyen en verano y durante las vacaciones de navidad.

Predecir la bolsa
En el caso de twitter, la universidad de Indiana, ha descubierto una correlación estadística entre el estado de ánimo extraído de twitter y el índice DJIA. La forma de obtenerla es procesando los mensajes de twitter con un algoritmo llamado Google Profile Mood States (GPOMS), que analiza el sentimiento de los usuarios de twitter según 6 parámetros: Calm, Alert, Sure, Vital, Kind, Happy (Calma, Alerta, Seguridad, Vitalidad, Amabilidad y Felicidad). Una de las conclusiones que sacan en el estudio es que el estado de ánimo puede usarse para mejorar la predicción de modelos más complejos.
El periodo de análisis que han elegido es muy corto, por lo que no se puede decir que el estado de ánimo sirve para predecir la bolsa, pero es análisis prometedor. Aún así, si todo el mundo usa twitter para predecir la evolución de la bolsa, el algoritmo probablemente pierda su fuerza predictiva.
Así que gracias a las apis de programación de twitter y facebook que permiten el acceso a una gran cantidad de datos, irán apareciendo nuevas aplicaciones que funcionen por encima de estas plataformas, como por ejemplo el análisis de sentimiento.

Últimamente se está abusando del concepto de red social. Casi todas las aplicaciones, sitios web, foros, recursos o cualquier cosa nueva que se cree en internet incluye la palabra red social de alguna forma. No hablo, ni recuerdo ningún ejemplo concreto, se trata de una impresión general al pensar en los últimos meses en las aplicaciones que aparecen en  loogic.com. Pero no creo que todo lo que se cree ahora (o en el futuro) tenga que ser social por naturaleza, ni todas la aplicaciones que se creen tienen que ser redes sociales (verticales o horizontales) a pesar de que ahora mucho de lo que se está haciendo tenga el apellido "red social".

Sin embargo, entiendo que la simple presencia del conocimiento social de los usuario de una aplicación, mejora  la calidad de la misma. Pero la presencia de estos datos, no convierte a cualquier aplicación en red social. Me recuerda a la discusión planteada  sobre el término bloguero en orsai. Por mucho que una aplicación sea "social network aware" y saque partido de la red social de un usuario, eso no la convierte en red social. Una analogía simple: muchas aplicaciones mejoran su funcionalidad simplemente por el hecho de hacerse "location aware", hacer uso de la localización del usuario. Sin embargo no se les aplica ningún término distintivo: "redes de localización", "redes geolocalizadas".

La culpa de esta confusión la tiene Facebook, ya que su visión del problema es hacerse propietarios de la red social de sus usuarios para ofrecer a los desarrolladores la posibilidad de integrarse en Facebook. En su visión, la red social es la base de construcción de una aplicación, y todas las aplicaciones deberían pasar por Facebook para tener acceso a los datos sociales de un usuario.

Una propuesta un poco antigua pero muy interesante es la de Brad Fitzpatrick, Thoughts on the Social Graph. Brad propone hacer que el conocimiento social sea accesible de manera libre (hasta el límite que cada usuario imponga a sus datos). También se propone conseguir que no sea necesario cargar los datos sociales en cada aplicación nueva que te registres y hacer que el acceso a los datos socuales se permita con aplicaciones  y apis "open source". Cómo explica Brad, no se pretente sustituir Facebook, sino evitar que Facebook (o Google o el que sea) monopolicen el uso de los datos sociales sólo el hecho de convertirse en guardianes de los mismos.

Además evitaría la "red socialitis", ya que para que una aplicación sea "social" no sería necesario convertirse en "red social", sino acceder al grafo social de un usuario.