Algoritmo demuestra que Twitter supera a Google para medir ratings de TV

Algoritmo demuestra que Twitter supera a Google para medir ratings de TV

Twitter sería la red social más fidedigna entre los índices de audiencia y el revuelo que causan.

Los medios de entretenimiento digital han venido a cambiar las reglas del juego cuando se trata de medir la popularidad e índices de audiencia de una producción para la TV. Se trata de una realidad ineludible, donde firmas anquilosadas como Nielsen han tenido que empezar a estudiar nuevos canales de consumo como Netflix para delinear con mayor precisión la aceptación de estos contenidos.

Dentro de este terreno, un grupo de investigadores de la Universidad de Nueva York y el Carnegie Mellon han desarrollado un elaborado algoritmo, para medir los flujos de consulta y difusión de distintas producciones, entre series de televisión, programas de concursos y juegos de futbol americano entre 2008 y 2012, pera descubrir que Twitter sería la plataforma más confiable para reflejar los consumos y furor detonados por estos programas, superando incluso a Google.

El estudio, próximo a publicarse en la siguiente edición de Marketing Science ha sido dirigido por los investigadores  Xiao Liu, Param Vir Singh y Kannan Srinivasan, tomó como base tres ejes para analizar la información generada en torno a estos programas: Twitter, Google Trends y sitios de consulta (Wikipedia, IMDB y el Huffington Post), para descubrir tres tendencias definitivas.

  • Durante la emisión de los programas Twitter es la red más confiable, ya que en ella se genera una gran cantidad de mensajes que brinda una correlación confiable sobre los índices de audiencia del programa.
  • Las búsquedas en Google sobre el programa en realidad se incrementan a partir de que finaliza el mismo, no durante.
  • Sitios como IMDB o Wikipedia obtienen más tráfico sobre estas producciones hasta varios días después de la emisión original.

En total se analizaron más de 1.800 millones tuits y 113 millones de búsquedas en Google tomando como base 30 producciones distintas.

Los resultados de este algoritmo serían apenas el principio para entender cómo funciona esta dinámica.

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