Os cientistas do HP Labs, braço de pesquisa e desenvolvimento da empresa, instalado em Palo Alto, nos Estados Unidos, criaram uma técnica capaz de prever, com até 84% de precisão, a popularidade no Twitter de uma matéria jornalística antes mesmo que seja publicada. Intitulado “A força das notícias na mídia social: previsão de popularidade” (The Pulse of News in Social Media: Forecasting Popularity), o estudo baseia-se em dados de mais de 40 mil notícias publicadas ao longo de nove dias em agosto de 2011.
Estudos prévios da HP Labs mostraram que é possível prever o fluxo e refluxo dos
trending topics do Twitter. Nesta nova pesquisa, a equipe formada pelos pesquisadores Sitaram Asur, Bandari Roja e Huberman Bernardo, se propôs a levar essa capacidade de previsão um passo adiante. Primeiro, queriam reforçar a teoria de que a fonte da notícia é fator determinante na popularidade de uma matéria. Mas também buscavam entender questões fundamentais sobre como os usuários são influenciados a agir, retuitando uma notícia.
Os pesquisadores levaram em consideração quatro fatores para determinar a popularidade de uma matéria:
A fonte da notícia – quem cria e publica
- A categoria da notícias (por exemplo, negócios, saúde, tecnologia ou esporte)
- Se a linguagem do texto foi emocional ou objetiva
- Se celebridades, marcas famosas ou outras instituições notáveis são mencionadas
A partir daí, a equipe atribuiu a cada notícia uma pontuação para todos os quatro fatores, criando, assim, uma nota final. Finalmente, uma previsão para o número de ‘tuítes’ que a notícia pode receber é calculada utilizando modelos estatísticos.
No final, o estudo confirma a sabedoria editorial comum: histórias de fontes críveis, que mencionam celebridades e pertencem às categorias mais populares de notícias são mais propensas a gerar comentários no Twitter. A diferença, claro, é que o software da HP automatiza esse processo com precisão.
Por outro lado, a análise mostrou que o tom da notícia, emocial ou objetivo, influenciou muito menos sobre a sua distribuição no Twitter, sugerindo que manchetes sensacionalistas não são capazes de gerar maior propagação que relatos simples.
