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Twitter se centra en los tweets locales

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Twitter apuesta por los tweets basados en la localización, al tiempo que el número de usuarios alcanza los 75 millones.

  • por David Talbot | traducido por Francisco Reyes (Opinno)
  • 26 Enero, 2010

Twitter está intentando aumentar la utilización de su servicio mediante el ofrecimiento de tweets relacionados con una localización específica y la mejora de las recomendaciones en cuanto a quién seguir. Estos intentos se dan al tiempo que un nuevo análisis muestra que el número de usuarios de Twitter aumentó notablemente hasta alrededor de 75 millones en diciembre de 2009—cuando un año antes la cifra era menor a los cinco millones—aunque sin embargo sólo alrededor de 15 millones son usuarios frecuentes.

El análisis, llevado a cabo por RJMetrics, una firma de análisis de negocios en Camden, Nueva Jersey, está publicado aquí. Abre una ventana en lo que hasta ahora eran los datos de utilización que Twitter se había encargado de cuidar con recelo. “Aunque [15 millones] parecen un porcentaje pequeño, es una cifra tremendamente grande en términos absolutos. El valor de Twitter viene dado por esos 15 millones de usuarios activos y apasionados,” afirma Robert Moore, director general de la firma de análisis.

Los miembros de Twitter crean mensajes de 140 caracteres o menos llamados “tweets” y seleccionan qué tweets desean seguir. Moore afirma que su análisis sólo captura el número de tweets que los usuarios de Twitter crean, y cuántas personas los siguen. No mide el número de tweets que cada usuario lee realmente. “Si fueramos capaces de analizar ese tipo de utilización, quizá descubriríamos que la base de ‘usuarios activos’ es incluso mayor,” añade.

En la actualidad Twitter está proporcionando a sus usuarios nuevas formas para buscar y encontrar tweets que les sean de utilidad. Desde hace tiempo ofrece a sus usuarios una lista de “temas actuales” en tiempo real que los usuarios pueden explorar—en esencia, todos los tweets que contengan los términos más populares, como “Haití” o “Super Bowl.” Ahora ha empezado a ofrecer una versión más refinada llamada “tendencias locales”—listas de tweets con una palabra clave y agrupadas por región. En un principio, no obstante, estos grupos regionales sólo incluyen seis paises (los Estados Unidos, Canadá, Brasil, Irlanda, México y el Reino Unido) y 15 ciudades (13 ciudades de EE.UU. además de Sau Paulo y Londres). La característica debería estar disponible para todos los usuarios en esas áreas para finales de esta semana.

Ahora mismo los temas de mayor tendencia a menudo están muy lejos de ser relevantes, y algunos de los tweets que aparecen cuando haces clic en un tema suelen ser spam. Ayer por la mañana, por ejemplo, al hacer una comprobación de los temas de mayor tendencia (realizada en Boston, ciudad para la que la opción de “tendencias locales” aún no está disponible) la pantalla mostró que dos de las tendencias más altas eran “#perfectbody” y “#idothat2,” que conducían hacia tweets triviales, algunos de los cuales tenían vínculos a sitios porno.

Twitter no contestó a las peticiones de comentario ayer. Sin embargo Evan Williams, uno de los fundadores de Twitter, hizo alusión a la futura onda de servicios de Twitter basados en localizaciones durante una publicación en su blog el pasado mes de diciembre, donde anunció la adquisición de una compañía llamada Mixer Labs. Esta compañía creó GeoAPI, una aplicación que ayuda a los desarrolladores a crear código para hacer un uso efectivo de los datos GPS, y que incluye una base de datos basada en localizaciones de 16 millones de negocios y decenas de miles de sitios turísticos, así como otros puntos de interés.

La nueva característica de Twitter depende, por supuesto, del conocimiento de la localización exacta de un Twitterer. Muchos dispositivos móviles permiten que los datos GPS se unan a un tweet u otro tipo de comunicación, y Twitter es capaz de aceptar ese tipo de datos. Sin embargo el usuario de telefonía móvil debe autorizar específicamente la transmisión de los datos GPS por razones de seguridad. Así que ahora mismo, la mayor parte de las veces, Twitter determina la localización mediante la anotación de la dirección de protocolo de internet del Twitterer—una localización geográfica aproximada—o la ciudad que la persona tecleó cuando entró en Twitter.

De todas formas, “al añadir la localización actual a los tweets, surgen nuevos y valiosos servicios—desde noticias de última hora hasta la búsqueda de amigos o negocios locales, todo puede ser mejorado notablemente,” escribió Williams en su blog de diciembre. “Nuestros esfuerzos en esta área no han hecho más que empezar.”

Google y Bing, junto a motores de búsqueda más pequeños como Cuil, todos acaban de firmar acuerdos con Twitter para obtener flujos de datos que añadir a las búsquedas en tiempo real. Dylan Casey, director de producto de las búsquedas en tiempo real de Google, afirmó durante una entrevista reciente que añadir datos de localización sería crucial para la mejora de los tipos de tweets que Google ofrece en sus resultados de búsqueda. “Nos estamos centrando enormemente en la experiencia móvil, y en añadir cada vez más precisión a los comentarios que ya se obtienen en la actualidad,” afirma Casey. Si haces un tweet diciendo que acabas de ver un gran accidente de tráfico, por ejemplo, es útil saber cómo es el atasco—algo que las coordenadas GPS no pueden ofrecer.

Por otro lado, Twitter está trabajando para mejorar su sistema de recomendación de Twitterers a los que seguir. Siempre ha sugerido a Twitterers prominentes, pero recientemente lanzó una nueva página de sugerencias creada por unos algoritmos que identifican grupos de gente con intereses similares entre los que poder elegir.

“En vez de sugerir a los nuevos usuarios que sigan a un grupo aleatorio de 20 usuarios, ahora dejamos que los usuarios busquen en las áreas de su interés y que elijan a quién quieren seguir a partir de estas listas,” escribió Josh Elman, director de producto de Twitter que recientemente abandonó Facebook, en una publicación de su blog el jueves. “Estas listas serán refrescadas con frecuencia al tiempo los algoritmos identifiquen a nuevos usuarios que deberían ser incluidos, y aquellos que no sean tan interesantes para los nuevos usuarios serán extraídos.”

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