La característica pone en desventaja a otras redes sociales, que no aparecen en los resultados de búsqueda. El tema incluso llevó a la Comisión Federal de Comercio a ampliar su actual investigación antimonopolio contra Google para incluir a Search plus Your World.

Google no quiso hacer comentarios sobre la investigación, pero el portavoz de la compañía Adam Kovacevich defendió la nueva característica de búsqueda manifestando que “las leyes están diseñadas para ayudar a consumidores que son beneficiados por la innovación, no para ayudar a competidores”.

Para resolver el problema, Blake Ross junto con otros ingenieros de Facebook, Twitter y Myspace desarrollaron un bookmarklet llamado “Don’t be evil” que está disponible en el sitio focusontheuser.org (enfócate en el usuario). Básicamente reescribe los resultados mediante un marcador que hace referencia a una pequeña porción de código JavaScript para mostrar una versión actualizada de los resultados de Google que incluye información de Flickr, Twitter, Facebook, LinkedIn, MySpace, Quora, Tumblr, Foursquare, CrunchBase, FriendFeed, Stack Overflow, GitHub y claro Google+.

“¿Qué tal si las búsquedas sociales incluyen resultados de los demás jugadores? Los resultados hablan por sí mismos. Hemos creado una herramienta que utiliza el ranking de los resultados orgánicos de Google para determinar que contenidos social debería aparecer en las áreas donde actualmente los resultados de Google+ se han amarrado”.

Click aqui para ver el video.

Link: Twitter, Facebook, MySpace engineers use Google’s own algorithm to build a better social search (The Next Web)

Así por lo menos lo hicieron saber algunos ejecutivos de Twitter quienes por esta misma vía salieron a criticar a Google, aduciendo que el cambio incorporado en el motor de búsquedas de la gran G condicionaba esas búsquedas perjudicando -de paso- los resultados de otras redes sociales como Twitter.

En una declaración oficial de Twitter se expresa la preocupación de que los cambios introducidos en las búsquedas de Google, provocarán que la búsqueda de información entre los mensajes de Twitter será mucho más complejo para todos. Agregaron que la medida era una mala noticia para la gente, los editores, las organizaciones de noticias y, en general, para todos los usuarios de Twitter.

Si bien algunos analistas se han sumado a las críticas provenientes de Twitter, aún no existe un consenso respecto al real efecto que tendrá la medida para el resto de las redes sociales. Mientras tanto Eric Schmidt, ex CEO de Google, salió en su defensa señalando que Google+ no se vería beneficiada por los cambios. Agregó que en la compañía estaban abiertos a lograr una integración de Twitter y Facebook con el buscador.

Links:

- Twitter: Google Search Changes ‘Bad’ For Consumers (The Huffington Post)

- Schmidt: Google+ Not Favored, Happy To Talk Twitter & Facebook Integration (Marketing Land)

Lo que en un principio resultó ser una importante herramienta para los profesionales de la fotografía, ahora es fuertemente criticada en algunos sectores por el abuso de ella. Son innumerables los casos en donde la foto de portada de un personaje famoso es manipulada a tal extremo, que resulta casi imposible identificar si efectivamente se trata de el mismo sujeto que hemos visto recientemente con bastantes años y kilos de más. La preocupación no es sólo porque se trata de un engaño, sino que las imágenes pueden influenciar negativamente a personas que intentan verse en la vida real de una manera a la que no es posible llegar sin ayuda de Photoshop.

Tal vez por esta razón un grupo de investigadores se propusieron desarrollar una nueva técnica con la que sea posible desenmascarar todos los “arreglos” por los que pasa una fotografía.

Los investigadores de Ciencias de la Computación del Darmouth College de Hanover (Estados Unidos), desarrollaron un programa con el que es posible cuantificar los retoques a los que ha sido sometida una fotografía, creando una escala de 1 a 5 para categorizar la foto desde retoques mínimos hasta la ficción.

Para desarrollar el algoritmo se reclutaron a cientos de personas en línea para que fueran las encargadas de comparar un conjunto de imágenes con el antes y el después de ser retocadas. Dichas personas debían catalogar las imágenes siguiendo la mencionada escala.

Lo anterior se utilizó como una forma de “entrenamiento” para el algoritmo, el que fue especialmente diseñado con la finalidad de imitar la forma como las personas perciben los cambios a los que ha sido sometida una fotografía, y catalogarlas de acuerdo a eso.

“No estamos tratando de demonizar Photoshop, o evitar que la gente creativa lo use. Pero si la imagen de una persona es alterada drásticamente, debería haber un recordatorio que diga que lo que estás viendo es tan real como lo que viste en Avatar“, dijo el investigador Seth Matlins al periódico.

Link: Photoshopped or Not? A Tool to Tell (The New York Times)

La idea de la compañía es que dicho algoritmo integre un método por medio del cual se logre determinar de manera automática todas aquellas características que, según los expertos en la materia, debe contener una buena fotografía.

Si bien el desarrollo de este algoritmo aún se encuentra en un etapa muy temprana, la compañía ya habilitó un sitio web en donde podemos ver algunos ejemplos de cómo el algoritmo clasifica las imágenes (de momento no es posible subir nuestras fotografías).

Si bien este tipo de algoritmos pueden resultar muy útiles para los profesionales de la fotografía, tal vez no lo sean tanto para los usuarios comunes y corrientes.

¿Utilizarías esta herramienta con tus fotografías?

Link: Xerox ‘aesthetic quality’ algorithm outed (TechRadar)

Incluso con una unidad en directo dando cobertura informativo de un acontecimiento, la edición del vídeo que ilustrará la noticia y su posterior envío o subida a la red (previa codificación) puede llevar tranquilamente una hora.

Ante esta situación la startup tras Shakr propone automatizar el proceso a través de un algoritmo que tomando artículos, fotografías y vídeos de la web crea un nuevo vídeo de la noticia.

Shakr identifica diferentes fuentes relacionadas con el objeto de la noticia y los lleva a la interfaz del software para su edición, que termina por crear el vídeo con una voz en off sintetizada y unas efectivas transiciones.

Construida en base a WebGL, Shakr se ofrecerá a diferentes productoras y emisoras, además de lanzar su propio portal de vídeo, ¿qué os parece?

Link: Shakr Automatically Creates Video Snippets For News Stories As They Break (TechCrunch)

(cc) BrentDPayne

El español, ese noble idioma que mancillo un día si y otro también desde estas páginas, tiene su algoritmo ya actualizado en Google. El idioma de Cervantes y de Brunologo, entre otros grandes autores, se une así al inglés, el griego, el francés y otros 4o diferentes idiomas en Panda, el nombre que la compañía de Mountain View ha dado a su nuevo algoritmo.

Una llegada que supone 500 cambios técnicos y una mejora del sistema de búsquedas, que desde Google han resumido en un comentario tan escueto como críptico:

No vamos a desvelar los auténticos indicadores que usamos para la clasificación en nuestros algoritmos porque no queremos que nadie juegue con los resultados de las búsquedas. Pero las preguntas siguientes permiten meterse en la piel de Google.

La actualización estaba en pruebas desde el mes de abril, aunque sólo para el idioma inglés, y es según los expertos la mayor actualización de la compañía en este sector desde el 2003. Pero vamos a lo que importa, ¿notáis una mejora del sistema de búsquedas?

Link: Google actualiza su algoritmo en español (El País)

Según los investigadores, si se aplica el algoritmo a un tweet, hay un 66% de probabilidad de que el sistema adivine correctamente. Si se toma el nombre de usuario, hay un 77% de probabilidad de que se identifique bien el género. Pero si se usa toda la información disponible, la probabilidad se dispara a un 92%.

Para crear el algoritmo, los investigadores tomaron a un grupo de usuarios de Twitter y trataron de identificar si eran hombres o mujeres a través de los mensajes que se mandaban entre ellos.

El uso más probable que tendrá esto va a ser en publicidad. Las marcas van a saber con relativa certeza qué productos le pueden ofrecer a los usuarios, basándose en qué escriben en la red social. A ver si alguna empresa se interesa por usarlo.

Link: Computers Can Figure Out Your Gender From Your Tweets (Geekosystem)

Un equipo español del Grupo de Inteligencia Computacional con sede en la Universidad Politécnica de Madrid, ha desarrollado un sistema que puede analizar una señal de vídeo en tiempo real y calcula el género de los rostros representados en las imágenes.

El dispositivo consiste en una cámara de vídeo que mediante un detector facial captura imágenes recortadas de 25×25 píxeles. Después se aplica una máscara a la imagen para eliminar el fondo y se pasa a un clasificador que determina el sexo de la persona.

Lo interesante es de algoritmo, es que solo utiliza 625 píxeles para determinar el sexo una vez que identifica el rostro. Para ello emplea el “Análisis Discriminante Lineal”, una vieja técnica de reconocimiento de patrones, que si se usa correctamente resulta tan buena como las modernas   máquinas de vectores de soporte.

Algunos rostros son difíciles de clasificar, pero el grupo de investigación está trabajando para ampliar el algoritmo y reconocer expresiones faciales.

Este sistema serviría para la medición de audiencias de televisión o publicidad, así como la realización de estudios de mercado en los centros comerciales, tiendas, bancos o cualquier otro negocio donde se puedan utilizar cámaras para contar personas y obtener información demográfica.

Click aqui para ver el video.

Link: AI gender detector (I-Programmer)

Lo anterior debido a un reportaje publicado en el periódico The New York Times en el que se demostraba que aquellas compañías que tenían una mayor cantidad de comentarios negativos, lograban aparecer en los primeros puestos en el buscador de la gran G, pese a que eran empresas criticadas.

Esto sucede porque el algoritmo utilizado en el buscador sólo contabiliza la cantidad de comentarios, sin que se tome en cuenta si estos son buenos o malos.

Entonces a partir de este cambio, aquellas empresas que sean listadas en los primeros lugares del buscador no sólo serán aquellas que reciben más visitas, sino que también aquellas que han recibido comentarios por parte de los usuarios.

¿Qué compañías crees que se verán mayormente afectadas por este cambio?

Link: Google Acts to Demote Distasteful Web Sellers (NYTimes)

(cc) Fayerwayer

Un equipo de científicos del Instituto de Ciencias de la Computación de la Universidad Hebrea (Jerusalén) presentó un estudio [PDF] para la detección del sarcasmo en línea gracias a un algoritmo.

Este algoritmo llamado SASI (en español “algoritmo semi-supervisado de identificación de sarcasmos”) básicamente  funciona mediante una serie de frases que marcadas como sarcásticas (de ahí la parte de “semi-supervisado”), para después emplear el aprendizaje automático y hacer conjeturas sobre otras frases sarcásticas.

Este algoritmo ha sido probado en tweets y comentarios en productos Amazon detectando frases sarcásticas con una considerable precisión. Por ejemplo después de analizar más de 6 mil comentarios (muchos de ellos con sarcasmos) de productos de la tienda de Amazon se encontró que 80 frases tenían las pautas – como letras en mayúscula y signos de admiración excesivos – que permitían al software entender el sarcasmo con una precisión de 77%.

Nada mal para un algoritmo y menos complicado que reconocer (con software) el sarcasmo o la ironía en la voz, ¿Verdad Sheldon?

Link: Computers can now detect sarcasm? Yeah, right (Dvice)

Estatua conmemorativa de Alan Turing en Sackville Park (cc) Wikimedia Commons

El sitio Number 10 es, según ellos mismos dicen, el sitio oficial del Primer Ministro del Reino Unido. No el sitio de Gordon Brown sino el de todos los primeros ministros que han habitado la casa que está en Downing Street número 10 desde 1721. A través de ese canal, la gente puede entre otras cosas enviar peticiones, y la más bullada del último tiempo fue la exigencia, 55 años después de su muerte, de disculpas públicas para Alan Turing.

Este señor, para los que no lo sepan, trabajó con el gobierno británico durante la segunda guerra mundial desencriptando códigos interceptados a la Alemania nazi, una tarea a través de la cual desarrolló gran parte de lo que hoy conocemos como ciencias de la computación. Estableció las bases para distintas líneas de estudio que hoy son nuestra fuente de trabajo: la cibernética, la inteligencia artificial, el concepto de algoritmo y diagrama de flujo para ejecución de programas y la Tésis de Church-Turing que a su modo es la piedra pilar de la computación actual.

Alan Turing tuvo un final muy triste, luego de que reconociera abiertamente su homosexualidad -a la sazón un delito en el Reino Unido- y fuera condenado a la castración química, una circunstancia que lo llevó al suicidio un par de años más tarde.

Ayer, Gordon Brown emitió un comunicado reconociendo que el trato recibido por Alan Turing fue inaceptable. En un extenso comunicado recorre someramente los méritos de Turing para cerrar diciendo: “Lo siento Alan Turing, merecías algo mucho mejor”.

Link: Treatment of Alan Turing was “appalling” – PM (Number10)

Ahora el circuito cuántico fotónico puede imprimirse con relativa facilidad en un chip de silicio de sólo 26 mm de largo y pude ejecutar el algoritmo de Shor. Para la demostración compilada del algoritmo usaron luz en lugar de electricidad sobre una capa delgada que guía 4 fotones qbits con propiedades cuánticas para calcular el factor de 15.

El algoritmo fue desarrollado por el matemático Peter Shor para descomponer en factores un número entero de manera eficiente y rápida en una computadora cuántica, en la teoría de números la factorización de factorización de enteros consiste en encontrar un divisor no trivial de un número compuesto; Por ejemplo dado el número 91, el reto es encontrar un número tal como el 7 que lo divida.

Cuando los números son muy grandes no se conoce ningún algoritmo que resuelva eficientemente la factorización; un reciente intento para un número de 200 dígitos (RSA-200) tardó 18 meses y consumió más de medio siglo de tiempo de cálculo.

El algoritmo de Shor ya se había probado en  2001 por un grupo en IBM, que descompuso 15 en sus factores 3 y 5, pero usando una computadora cuántica con 7 qubits, mediante resonancia magnética nuclear.

En el 2005 F. Bahr, M. Boehm, J. Franke, T. Kleinjung factorizaron un número de 193 dígitos (RSA-640) utilizando 30 procesadores Opteron de 2.2Ghz en un periodo de 5 meses.

Este tipo de demostraciones se encaminan a la demostración del uso y futuro de la computación cuántica, donde aumenta la escala de integración y caben más transistores en un espacio. Así se fabrican microchips cada vez más pequeños alcanzando mayor velocidad de proceso. Mientras tanto con esta aplicación práctica en un chip de silicio podría crecer el interés de los hackers sobre OpenSSL y las competencias de factorización RSA. Una buena noticia para Sheldon, Leonard y Raj.

Link: Code-Breaking Quantum Algorithm On a Silicon Chip (Slashdot)