La nueva API de Twitter y el acceso a todo su archivo para la investigación científica

En julio del 2020 Twitter lanzó oficialmente lanueva versión de la API. Esta «V2» tiene como objetivo modernizar el funcionamiento interno de la plataforma y modificar las formas de acceso a la información almacenada en sus servidores. Pero entre las novedades más destacadas, está el acceso especial para académicos, que permite a los investigadores obtener datos históricos de Twitter con gran nivel de precisión y granularidad.

Desde el nacimiento Twitter, en el año 2006, los investigadores han estado usando los datos recopilado de la plataforma para analizar el debate público. Las interacciones y mensajes de los usuarios han demostrado ser de utilidad para entender la opinión pública, las percepciones, y el modo en cómo la sociedad intercambia información haciendo uso de nuevas herramientas y tecnologías. Últimamente, por ejemplo, ha sido de vital importancia para comprender el modo en cómo circula la desinformación. Twitter ha sido consciente de la utilidad de su herramienta para la realización de estudios de carácter sociológico o comunicativo en el marco universitario y científico. Eso, ligado a una política de datos abiertos y accesibilidad —todo lo contrario que Facebook—, han propiciado la aparición de este nivel de acceso.

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¿Por qué dejé de participar en los foros sobre SEO?

Empecé en esto del SEO hace 10 años. No es mucho si se compara con otros oficios, pero es tiempo suficiente para conocer a fondo la disciplina y vivir los cambios y avances que se producen (continuamente) en el campo de los Motores de Búsqueda. Cuando empecé prácticamente no había nada escrito. El SEO era un oficio guiado por la intuición, la deducción, la prueba y el error. La colaboración entre profesionales era esencial para llegar al consenso y comprender cuáles eran los elementos clave en la Optimización para Motores de Búsqueda. Construir este conocimiento colectivo fue posible gracias a la existencia de espacios de debate, como el Foro de Webmasters de Google, donde confluían profesionales de alto nivel de todo el mundo, y se podía aprender mucho. 

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YouTube no está roto

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Desde hace ya algún tiempo, muchos creadores de contenidos de YouTube han puesto el foco sobre el sistema de recomendación de vídeos implantado por la “plataforma”. Un sistema que, al parecer y de un modo u otro, está afectando a sus cifras de audiencias e, indirectamente, al retorno económico que reciben por sus vídeos publicados.

Explicar qué está ocurriendo de forma detallada es algo que nos llevaría largo rato y está sobradamente descrito. Aunque muchos no lo crean, YouTube es un fenómeno ampliamente estudiado en casi todas sus facetas. Existen numerosas referencias bibliográficas de carácter científico que han definido, interpretado y descrito YouTube. El propio YouTube tiene publicaciones científicas que explican en detalle el funcionamiento de sus redes neuronales de aprendizaje profundo, que son el fundamento del sistema de recomendación (Deep Neural Network For YouTube Recommendations). Es comprensible que ante la avalancha de textos, y la dificultad para encontrar alguno de ellos fuera del ámbito académico, exista cierta incomprensión sobre los procesos internos de YouTube, así como las dinámicas internas que marcan su evolución. Pero están ahí.

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