Чи можна визначити, скільки збере кінострічка у прокаті? Передбачити зростання фінансових ринків? Точно спрогнозувати, хто переможе на президентських виборах? Західні дослідники навчилися робити усе це за допомогою підрахунку і аналізу повідомлень у Twitter.

Виявляється, Twitter можна використовувати не лише для мікроповідомлень про свій поточний день, враження, проблеми і спостереження. Якщо підійти до нього практично, можна отримати масу корисних прогнозів.

1. Передбачити перемогу одного з кандидатів на президентських виборах (Обама-2012)

Четверо дослідників з Oxford Internet Institute - Марк Грем, Адхам Теймер, Нін Вонг і Скотт Хейл - проаналізували 30 млн геокодованих твітів, опублікованих з першого жовтня по перше листопада.  Вони виявили  132 771 твітів на підтримку демократа Барака Обами (52,4%), і 120 637 твіта за республіканця Мітта Ромні (47,6%). І хоча аналіз по штатам пророкував перемогу Обами в Техасі (форпост республіканців), а Ромні - в ліберальному Массачусетсі, загальні цифри співпали з соціологічними опитуваннями і голосуванням американських громадян. 

Дослідження британців показало, що соціальні медіа можуть відображати реальні настрої у суспільстві.

2. Зростання акцій на біржах 

У березні 2012 року професори з University of California, Riverside у партнерстві з іншими дослідниками розробили модель, яка використовує дані з Twitter, аби передбачити обсяг торгів і вартість акцій на наступний день. Протягом чотирьох місяців моделювання торгова стратегія, яка спиралася на дослідження вчених, випередила інші. Вона дала кращі результати, ніж індекс фондового ринку Dow Jones Industrial Average.

Раніше вчені звертали увагу лише на позитивні і негативні твіти для прогнозування ціни акцій. До того ж, роботи переважно вивчали загальні індекси фондових ринків, а не окремих акцій. Натомість, автори моделі почали вивчати, як активність в Twitter корелюється з цінами акцій і обсягом торгів. 

Дослідники отримували щоденні ціни і кількість угод 150 випадково обраних компаній зі списку S&P 500 Index. Потім вони розробили фільтри з метою відбирати відповідні замітки. Наприклад, відрізняли повідомлення, які стосуються компанії Apple, від тих, що присвячені відповідному фрукту. Вчені з подивом виявили, що кількість угод корелюється з числом, яке вони називають «компоненти пов'язаності» - кількість повідомлень з різних тем, що пов'язані з однією компанією. 

Ще у 2009 році Brunswick Group здійснила онлайн-опитування з метою з'ясувати роль соціальних медіа у прийнятті інвестиційних рішень. Тоді серед 500 опитаних інституційних інвесторів США і Європи лише 4% підтвердили, що соціальні медіа впливають на їхні рішення. Тим не менш, 58% опитаних вважають, що соціальні медіа гратимуть усе більшу роль. Отже, вже настав час для досліджень і аналізу цього великого басейну колективного людського розуму. 

3. Визначити нетолерантні, ксенофобські регіони

Перемога Барака Обами на президентських виборах-2012 розлютила американців із расистськими поглядами. У Twitter з'явилося чимало повідомлень про «довбаного ніггера, який знову переміг». Група вчених-географів Floating Sheep зібрала докупи всі характерні твіти і помістила їх на мапу Сполучених Штатів. У такий спосіб вони виявили ареали проживання прихильників ідеології Ку-клукс-клану.

4. Прогнозувати касові збори кінострічок

Співробітники Соціальної обчислювальної лабораторії компанії Hewlett Packard (HP Labs Palo Alto, USA)  спробували прогнозувати прибутковість фільмів. У березні 2010 року вони презентували дослідження, яке стверджувало, що аналіз загальної кількості повідомлень в Twitter, присвячених конкретному кінофільму, дає вірну оцінку його комерційних перспектив.

Автори розглядали масове кіно, яке виходило в прокат з листопада 2009-го року по лютий 2010-го. У фінальний список потрапили фільми з такими назвами, які виділяються в тексті звичайного повідомлення. Крім того, всі відібрані стрічки були випущені в прокат за стандартною схемою з п'ятничною прем'єрою. Складена база даних містила 2,89 млн коротких повідомлень від 1,2 млн користувачів, які обговорювали 24 фільми. 

Вчені хотіли з'ясувати, який ефект дає поширення рекламних та інформаційних матеріалів. Перед прем'єрою в Інтернеті з'являються фотографії, трейлери, огляди, плакати. Відповідно, відсоток записів у мікроблогах, які стосуються фільму та / або містять посилання на всі ці матеріали, повинен зростати. Крім того, дослідники очікували збільшення кількості ретвітів. Хоча число посилань і ретвітів позитивно корелювало з сумою касових зборів, коефіцієнт детермінації виявився невисоким. Отже, передбачити фінансову долю фільму за цими параметрами дуже складно.

Більш інформативним став інший показник - середнє число повідомлень, що стосуються певного фільму, відправлених впродовж однієї години. Коли автори ускладнили алгоритм, розрахувавши швидкість появи записів у мікроблогах по окремих днях тижня і ввівши нову змінну (число кінотеатрів, в яких пройшла прем'єра картини), коефіцієнт детермінації підвищився. Вчені також показали можливість прогнозування загальних касових зборів всіх фільмів за конкретний вік-енд. 

А от свіже дослідження групи вчених з угорських і фінського університетів показує, що популярність фільму можна добре спрогнозувати шляхом вимірювання та аналізу рівня активності редакторів і читачів відповідної статті у Вікіпедії.

Автори проаналізували статті в «Вікіпедії» про 312 фільмів, які вийшли в прокат у США в 2010 році. Вони враховували кількість правок, число редакторів, число читачів та інші параметри. Потім вони виміряли кореляцію цих показників з касовим успіхом фільмів. Виявилося, що прогноз на основі активності в Вікіпедії в деяких випадках дозволив би передбачити успіх фільму за місяць до його виходу на екран. Цей метод виявився точнішим від попередньої спроби аналізу касових зборів за допомогою аналізу повідомлень користувачів Twitter.

5. Заздалегідь встановити наявність і масштаби епідемій 

Дослідники з Harvard Medical School та Massachusetts General Hospital за допомогою соцмережі виявляють епідемії. У січні 2012 вони опублікували результати наукових досліджень в The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene. За даними досліджень, використання Twitter дозволило встановити спалах холери на два тижні раніше, ніж працівники міністерства охорони здоров'я про це повідомили. Автори створили тимчасову шкалу використання слова «холера» і хештегу #cholera.

Влітку цього року вчені з University of Rochester, New York опублікували результати свого використання Twitter для прогнозування тенденцій поширення грипу за вісім днів до того, як у людей проявилися перші симптоми хвороби. Дослідники проаналізували 4,4 млн твітів протягом одного місяця у 2010 році. До поля зору вчених потрапили 630 тис. користувачів Нью-Йорка з даними про їхнє місце перебування, отриманими за допомогою GPS.  

Після цього вони розробили алгоритми, які відрізняли фрази «Я втомився від цього руху!» від фактичної декларації хвороби. Дослідникам вдалося із 90% точністю передбачити, чи захворіє людина у найближчому майбутньому.

Це лише кілька прикладів того, як соціальні мережі можна використовувати для прогнозування. Twitter, як і інші мережеві соціуми, залишає науковцям чимало простору для вивчення соціальної поведінки і, вочевидь, щороку таких досліджень буде все більше і більше.

Микола Малуха,  infoporn.org.ua

Фото - infoporn.org.ua