Según TwitterCast, una herramienta en línea desarrollada por científicos informáticos de la Universidad de Northwestern, lo que tuiteas dice mucho sobre tu política y sobre por quién vas a votar en esta elección presidencial altamente volátil.
El algoritmo, capacitado en usuarios de Twitter, puede predecir si los ciudadanos votarán por Donald Trump o Hillary Clinton. Quizás sea más sorprendente, la herramienta también predice qué estados se volverán azules o rojos demócratas o republicanos.
Tuitear las palabras "mentiroso", "liberal", "ilegal" y "dinero", por ejemplo, indica un voto para Trump. Usando las palabras "soltero", "humanidad", "derechos" y "todos ustedes,"Por otro lado, predice un voto para Clinton.
"Estos no son los términos más frecuentes que usan los votantes en Twitter", dijo Larry Birnbaum, profesor de ciencias de la computación en la Escuela de Ingeniería McCormick de Northwestern. "Son los términos más predictivos".
TweetCast utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para examinar palabras, hashtags, nombres de usuario etiquetados y sitios web mencionados para descubrir qué términos son más predictivos de preferencia de voto. La precisión de predicción de TweetCast de preferencia de votante es del 80 por ciento.
El equipo de Birnbaum no desarrolló el algoritmo utilizado en TweetCast, pero los investigadores son los primeros en aplicar este enfoque para determinar las preferencias políticas mediante el análisis de tweets.
Birnbaum y sus alumnos lanzaron por primera vez una versión de TweetCast para las elecciones presidenciales de 2012. La herramienta se incluyó en "Nuestras elecciones para la cobertura electoral más innovadora" de PBS MediaShift Idea Lab.
El algoritmo fue entrenado en usuarios de Twitter que han declarado públicamente su apoyo a uno de los dos candidatos. Durante el entrenamiento, el algoritmo encontró patrones en la actividad de esos usuarios y los aplicó a los usuarios en Twitter.
Para esta elección presidencial, Birnbaum y el estudiante de doctorado Jason Cohn ampliaron la herramienta para predecir los estados que tomará Trump y los estados que tomará Clinton.
Al usar la función de geolocalización de Twitter, el algoritmo muestreó al azar aproximadamente 80,000 usuarios de Twitter de cada estado. Basado en las palabras predictivas de esos usuarios, TweetCast podría hacer una predicción sobre qué estados probablemente votarán en azul Nueva York, California e Illinois, por ejemplo o rojo Mississippi, Arkansas y Texas.
TweetCast todavía es experimental y ha encontrado algunos problemas. Los estados con menos usuarios de Twitter, como Wyoming y Montana, son más difíciles de predecir. Birnbaum también señala que los usuarios de Twitter son sesgados jóvenes y liberales. Su equipo actualmente está trabajando con el aprendizaje automáticoexperto Douglas Downey, profesor asociado de ciencias de la computación en McCormick, para explorar formas de compensar estos sesgos.
Uno puede imaginar cómo la información de TweetCast puede ayudar a las campañas dirigidas a los votantes y usar Twitter para impulsar la participación de los votantes, pero Birnbaum dijo que también muestra que se pueden obtener muchas preferencias de Twitter.
"TweetCast es un buen ejemplo de lo que podemos contar sobre usted en Twitter", dijo Birnbaum. "Podemos determinar mucho a partir del idioma que usa, incluidos los restaurantes que le gustan, los libros que lee, los deportes que disfruta, las noticias queconsumir, y por quién votarás "
Cualquiera puede probar TweetCast para ver si predice correctamente qué candidato presidencial admite un usuario: http://tweetcast2016.infolab.northwestern.edu/
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad del Noroeste . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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