Cientistas da computação criaram um novo algoritmo para recomendar tags para postagens de mídia social, o que deve aumentar a popularidade da postagem em questão. Este algoritmo leva em consideração mais tipos de informação do que algoritmos anteriores com um objetivo semelhante. O resultado é uma contagem de visualizações mensurávelmente aprimorada para postagens que usam as tags recomendadas por este novo algoritmo. Essa pesquisa pode ser útil comercialmente e para outros pesquisadores que estudam o comportamento online.

Xueting Wang é pesquisador de pós-doutorado no Laboratório Yamasaki. Como um usuário entusiasta de sites de mídia social, ela ficou intrigada com a forma como diferentes postagens de pessoas diferentes alcançaram notoriedade ou desapareceram na obscuridade. Motivado por esta curiosidade Wang, seu colega Yiwei Zhang e seu supervisor, Professor Associado Toshihiko Yamasaki, investigou a relação entre conteúdo de mídia social, as tags anexadas ao conteúdo e as pessoas que os publicam.

"É bem conhecido em nosso campo que as tags para postagens em mídias sociais são importantes, "explicou Wang." Também se sabe que a natureza dessas marcas, e a popularidade relativa do usuário em questão, pode impactar a popularidade de uma postagem - por exemplo, o número de visualizações. O que eu queria fazer era criar um sistema para recomendar tags adequadas para suas postagens que melhorasse comprovadamente sua popularidade. "

É muito mais fácil falar do que fazer. Os computadores são excepcionais em tarefas matemáticas definidas com precisão; Contudo, alguns dos conceitos sociais explorados pelos pesquisadores, como a popularidade de um usuário, são muito vagos para um computador processar diretamente. Wang e a equipe tiveram que definir cuidadosamente todos os aspectos do problema em termos matemáticos para que um algoritmo fosse possível.

"Tínhamos 60, 000 imagens publicamente disponíveis com tags, número de visualizações e dados de usuário associados do site de fotografia Flickr para experimentar, "continuou Wang." Isso nos deu dados de origem suficientes para fazer um sistema para pontuar diferentes usuários e detalhes de imagem, e atribuir valores numéricos às coisas. Isso significa que poderíamos executar funções diferentes nos dados. "

Wang e a equipe usaram esses dados para classificar o sucesso efetivo de uma tag específica na contribuição para a contagem de visualizações de imagens. Essencialmente, tags bem-sucedidas foram recomendadas por esse processo, o que resultou em um aumento de 20% na popularidade de uma postagem. Mas o que diferencia sua abordagem das outras é que ela leva em consideração quem criou a postagem. O sistema imita habilmente o comportamento de etiquetagem de pessoas com altas pontuações de popularidade social para recomendar etiquetas eficazes.

"O algoritmo é chamado de 'classificação de popularidade popular com conhecimento do usuário' e é o primeiro de seu tipo a ser, como o nome sugere, ciente de como o usuário recomenda tags, "disse Wang." Vemos em nossos resultados que as tags cuidadosamente selecionadas que expressam impressões emocionais ao invés de apenas representações literais do conteúdo da imagem serão mais eficazes. Mas todas as tags que o sistema produz são de um pool existente e seria bom aumentar nosso sistema para que ele possa gerar novas ideias. "

Existem aplicativos comerciais claros para a classificação de popularidade popular do usuário e a equipe já tem alguns parceiros comerciais que seguem suas recomendações para ajudar a promover seus resultados. Contudo, o trabalho de um bom cientista nunca termina e Wang pretende melhorar a eficácia do sistema, bem como implementar maior autonomia para que ele possa gerar tags por conta própria. Ela também espera que os pesquisadores de mídia social possam usar essas ideias para explorar coisas como o que torna alguém popular online para começar.