Twitter sta mettendo a punto un servizio analogo a Google News, basato sull’utilizzo dell’hashtag. Il nuovo sistema di ricerca si affida, però, a un inedito connubio tra intelligenza artificiale e intervento umano. Dopo il ritorno dei profili Timeline di Facebook a una sola colonna, il sito di microblogging promette di diventare un aggregatore di notizie. Al momento è possibile riallacciarsi a delle discussioni in corso cercando tutti i tweet che riportano un hashtag uguale o simile.
È così che oggi vengono seguiti, infatti, i principali eventi (politici, sportivi, televisivi): basta uno smartphone con l’app di Twitter per inserirsi fra i “commentatori” di partite di calcio, gare olimpiche, confronti tv fra candidati alle elezioni, talent show e molto altro. Tuttavia gli utenti che cercano, ad esempio, l’hashtag “#lincoln” troveranno tanti risultati, ma non riusciranno a selezionare in modo immediato e diretto quelli relativi al presidente americano e quelli relativi al film biografico che sta per uscire anche in Italia.
Come scrive Assodigitale, questo dipende dall’algoritmo che aggrega i tweet, che segue unicamente un criterio quantitativo e non anche qualitativo: in altre parole, si limita solo a contare e raggruppare tutti i cinguettii che riportano quell’hashtag, ma non è capace di giudicarne la reale pertinenza. Per questo motivo, in collaborazione con la piattaforma crowdsourcing Mechanical Turk di Amazon, Twitter comincerà a interpretare anche il significato di ogni tweet, per dare maggiore coerenza ai flussi di notizie.
L'obiettivo è chiaro: trasformare il sito di microblogging da aggregatore di termini ad aggregatore di notizie. La nuova funzionalità di ricerca permetterà a Twitter di diventare un contenitore di break news. "Le persone digitano parole da ricerca di cui probabilmente non hanno mai letto prima quindi è impossibile sapere senza un contesto specifico cosa vogliono dire - si legge in un post sul blog degli sviluppatori di Twitter - come si fa a sapere un termine si riferisce alla politica piuttosto che allo sport, o ad accessori per l'ufficio?".
Questo compito sarà svolto da persone fisiche anziché da macchine, perché non esistono ancora algoritmi sufficientemente raffinati da lavorare con criteri semantici. I programmatori di Mechanical Turk dirimeranno finalmente l’ambiguità di certe parole chiave, e l’utente capirà subito se #Stanford si riferisca alla famosa università o allo stadio del Chelsea (lo Stanford Bridge, ndr). Se funzionerà, il sistema potrebbe indurre agenzie di stampa e testate a ripensare interamente i meccanismi dell’informazione e i loro modelli di business.
Fonte: Assodigitale
Via: Twitter Engineering
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