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Machine learning: descifrando las redes sociales

Suena la alarma, ¿tradicional o de celular? generalmente de celular, abrimos los ojos, desbloqueamos, apagamos la alarma, ya que estamos dentro, revisamos mensajes, notificaciones y redes sociales, después despertamos. Revisar nuestros celulares y entrar a las redes sociales se ha convertido en el ritual matutino de una parte importante de la población; ya no son lugares de ocio, se han convertido en un must de nuestro día a día.

Muchas personas aseguran sentirse incómodas o desesperadas si no atienden las notificaciones de su celular y otra buena parte de los internautas sienten la obligación de contestar un mensaje tan pronto como les llega, esta ansiedad (aparte de estrés y desgaste emocional) genera cientos de miles de gigabytes de data segundo a segundo.

No exageramos cuando decimos segundo a segundo, pues de acuerdo a datos estadísticos cada segundo se suben 3.3 millones de posteos desde diferentes fuentes, ya sean generados por los usuarios o por medios de diferentes rubros. Es una enorme cantidad de información.

machine learning

Más vale computadora en mano que datos volando

Toda la data que subimos a las redes sociales, a los servicios de correo, a los blogs cuando nos suscribimos y comentamos, a las aplicaciones cuando las descargamos, etc., genera datos, puntos de cruce y encuentro que derivan en medias estadísticas prediciendo el comportamiento de los consumidores asiduos de contenidos, pero no se pueden quedar solo ahí, hay que utilizarlos, aplicarlos y darles vida, pero no como a un Frankestein, sino como un muy bien formado y definido banco de datos precisos.

Las máquinas están aprendiendo a comprender nuestro lenguaje, conceptos, gustos, miedos y preferencias gracias a nuestra vida digital; hoy una computadora puede decir por sí misma si en una imagen hay un perro, un gato, niño, niña, adulto jugando, corriendo, felices o tristes, pues se hace un cruce de información entre pixeles y data que la ayuda a deducir que lo que está viendo significa esta u otra cosa.

Por ser la más utilizada a nivel mundial, Facebook es la red pionera en análisis de información y creación de algoritmos predictivos que ayudan a las personas a estar más conectadas con contenido de su agrado, una pequeña prueba de esto es la opción que hace poco pusieron a prueba llamada “cosas en común”. Con esta opción podríamos encontrar las cosas que tenemos en común con personas que no son nuestros amigos, ni amigos de nuestros amigos, sino que comentaron en alguna publicación que nos gustó.

Esto podría no solamente ayudarnos a hacer conexiones con otras personas, sino que crearía un nuevo lenguaje negocio a negocio que conectaría sin tantos intermediarios las necesidades empresariales, así como también nos podría ayudar a conocer más de cerca las conexiones entre nuestras audiencias.

Chatbots, ¿los nuevos SMM?

Un Social Media Manager solía ser la persona que no solamente creaba o curaba el contenido para las redes de una marca, sino que también tenía la obligación de crecer a la comunidad interactuando con otras marcas y con las audiencias, lo que le daba también la capacidad de integrar nuevas estrategias a la comunicación, pues el contacto constante con las necesidades de su audiencia le daba datos precisos. Con machine learning, los chatbots se encargarían de manejar las comunidades con mensajes personalizados tanto para la página como para clientes en específico.

A decir de los creadores de dicha tecnología, esto le dará oportunidad a los SMM de concentrarse en crear contenido de calidad para ofrecer a las audiencias, mientras el bot se encarga de manejarlas y con esta mancuerna, la máquina sigue aprendiendo mientras el humano la lleva de la mano.

Terminator reinventado

Algunos conceptos como la justicia aún no le quedan claros al algoritmo de aprendizaje, sin embargo los programadores de Facebook encargados de instruir al machine learning intentan hacer cada vez más precisas las operaciones que le ayudan a la máquina a entendernos, pues no solamente se alimenta de comentarios y texto, sino que las imágenes con etiqueta, canciones, audios, gifs, películas e incluso el arte le ayudan a completar una idea que después podrá ejecutar sin necesidad del comando humano, ¿afectará esto la manera en la que hacemos publicidad?

Probablemente los creativos tengan más tiempo para crear y deleguen la ejecución a las máquinas o, tal vez algún día nos veamos en la penosa necesidad de pelear contra una máquina por nuestro trabajo ideal.


Fuentes
www.socialmediatoday.com
www.smartinsights.com