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A muchos os podrá parecer que el Big Data es algo complicado y de empresas del tipo IBM. Hoy veremos que adentrarse en el mundo de las grandes cifras de datos es algo mucho más simple, fácil y barato de lo que pueda parecer.

Tomaremos un ejemplo de lo que puede llegar a hacerse con un poco de creatividad de uno de los blogs de referencia en medios digitales: el de Dan Zarella, analista de socialmedia y  una de las mentes brillantes detrás de Hubspot, compañía referente mundial en todo lo que tiene que ver con marketing de atracción o inbound marketing, (muy resumidamente: aquel que hace uso del SEO, el marketing de contenidos y el  socialmedia marketing de forma integral, para mejorar el posicionamiento  de la marca y conseguir una mayor visibilidad).

El blog de Zarella es de obligado seguimiento para todo aquel que quiera datos rápidos, simples e incontestables, ya que antes de afirmar nada cita los miles o millones de datos que ha tenido en cuenta para realizar sus conclusiones. Por ejemplo, si nos dice que los signos de exclamación en los tuits obtienen mayor número de RT pero menor número de clics, es un dato que debes creer porque para darlo ha analizado más de dos millones de tuits a través de más de mil cuentas.

Locals and Tourists #61 (GTWA #36): BrusselsEl caso es que en una de sus entradas comenta como en una conferencia de una agencia federal estadounidense, uno de los temas más interesantes fue el potencial de los medios digitales a la hora de ser usados por agencias de inteligencia para establecer un mapa y predecir disturbios sociales. Esto es Big Data con mayúsculas, amigos.

La cosa no es realmente nueva ya que esta posibilidad es un hecho en ciudades como Singapur donde gracias a sistemas de Big Data se monitoriza la «temperatura» en las redes sociales de cara a la prevención de revueltas.

Pero ¿y si pudiéramos nosotros jugar a ser una agencia de inteligencia y explotar nuestro propio big data?, ¿tenemos que gastarnos grandes sumas de dinero en complejos sistemas o existen ya herramientas gratis y al alcance de cualquiera para convertirnos en un «Gran Hermano» casero del Big Data?, esto es lo que hizo Dan:

Combinando su sistema TweetPsych que establece el perfil psicológico de cualquier cuenta pública de Twitter (en inglés) a través de su análisis lingüístico  -en el que por cierto, te recomiendo que busques @burgerking y luego @mcdonalds y veas las sorprendentes diferencias -, con datos de geolocalización de Twitter y la API de Google Maps, Dan fue capaz de establecer en un mapa -concretamente de Boston-, los tuits generados y segmentarlos basándose en su contenido emocional. Se podía saber dónde era la gente más feliz o infeliz o estaba más agobiada cuando lanzaban Tweets.

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Lo anterior es sólo un ejemplo de cruce de datos rudimentario, y sin embargo su capacidad para decir que tal barrio es más feliz que otro puede tener implicaciones, por ejemplo, en el precio de sus casas. Las posibilidades, piénsalo, son infinitas.

Sitios gratuitos como Google Public Data Explorer o el Ngram Viewer de Google Books son ejemplos de que el acceso a los grandes cúmulos de datos cada vez es más cercano y posible, pero también podemos, como Zarella, utilizar otras herramientas ya existentes para generar nuestro propio sistema casero de Big Data, sólo hay que poner la creatividad al asunto.

 

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