Twitter è il social network più efficace per individuare le ultime notizie. Ma nella crescita esponenziale che sta vivendo, separare le informazioni utili dal chiacchiericcio di fondo diventa sempre più difficile.
Nel diluvio di tweet l’ ultima gif virale si alterna con la foto di un tramonto, una immagine delle proteste in Ucraina o la foto segnaletica di Justin Bieber. La capacità di trovare informazioni di qualità sugli avvenimenti di maggiore importanza all’ interno di un flusso di 500 milioni di tweet al giorno, è quindi un vantaggio significativo per un giornalista.
Ed ecco Dataminr for News , un nuovo strumento nato sulla base di una collaborazione tra Twitter , CNN e Dataminr, una azienda specializzata nell’ analisi delle reti sociali . La tecnologia utilizzata da Dataminr – riporta Ijnet.org/ – risolve il problema del sovraccarico di informazioni su Twitter attraverso l’ uso di algoritmi “per la scoperta, classificazione, categorizzazione e avviso dei clienti rerlativamente alle informazioni chiave in tempo reale”, come spiega la società in un comunicato stampa .
La Dataminr, che ha sede a New York, dal 2009 analizza ogni giorno milioni di tweet e invia degli ‘’alert’’, degli avvisi, al mondo della finanza e agli uffici governativi. Ora ha stretto un accordo con Twitter e CNN e ha testato per diversi mesi questo nuovo strumento, visto come un servizio soprattutto per i giornalisti e i media.
Come fa la piattaforma a individuare le informazioni importanti nel baccano dei tweet? In una presentazione al DevNest, un incontro di programmatori di Twitter, Ted Bailey, amministratore delegato della società , ha spiegato che Dataminr usa 18 diversi segnali provenienti da Twitter e dai suoi metadati per aiutare a identificare le informazioni di interesse generale e a creare degli ‘’alert’’ personalizzati.
Un caso emblematico è stata la morte di Osama bin Laden nel 2011 , uno degli eventi più virali della storia di Twitter. Dataminr era riuscita a inviare una notizia, un alert, alle 10,20 ora di New York , 23 minuti prima che la notizia fosse annunciata dai media. In quel caso, ha spiegato Bailey, Dataminr aveva analizzato i 19 messaggi pubblicati prima che la notizia fosse confermata utilizzando re parametri: il volume dei messaggi, la loro classificazione sulla base del tono sentimentale che esprimevano e infine l’ analisi linguistica .
Il volume di tweet mise in allarme Dataminr segnalando che stava emergendo un tema molto caldo. Il numero di tweet, 19, potrebbe sembrare non particolarmente rilevante, ma in quel momento l’ argomento Bin Laden non era di attualità . E quindi – ha spiegato Bailey – quella quantità di tweet indicavano una situazione anormale.
Quell’ improvviso interesse per l’ argomento Bin Laden aveva catturato la loro attenzione, ma non poteva giustificare ancora l’ invio di una segnalazione di allerta. Si era quindi fatto ricorso a una analisi linguistica. Analizzando il livello ‘’emotivo’’ e scoprendo che si era verificata una reazione di carattere emozionale, che poteva indicare un avvenimento improvviso.
La notizia di interesse giornalistica, una volta rilevata, viene inviata agli utenti tramite un’ applicazione di alert via e-mail o di messaggi di testo. E l’ invio può anche essere fatto nel corso dello sviluppo del flusso di lavoro editoriale .
Dataminr for News sarà a pagamento e verrà lanciato quest’ anno, ma non si sa ancora quando.