cuándo se rompen más parejas

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Con el establecimiento de la web como plataforma de desarrollo y la publicación de api’s de programación, cada vez van a aparecer más servicios que funcionan encima de otros servicios. De la misma forma que una aplicación se desarrolla por encima del sistema operativo, están apareciendo muchas aplicaciones que utilizan otras plataformas como facebook y/o twitter cómo base de desarrollo.
En el caso de facebook, le he echado un vistazo a la nueva api y me ha sorprendido mucho: muy sencilla, con Oauth 2.0 para la autorización de aplicaciones, completa, bien diseñada, con permisos claros y bien separados. Pensada tanto desde el punto de vista del programador como desde el usuario.

Cuándo se rompen más parejas
Pero el potencial de estas apis está en los datos que contienen. Por ejemplo, información sobre los estados de ánimo de la gente, aunque ésta información hay que obtenerla de forma indirecta. Un ejemplo lo podemos encontrar en el blog Flowing Data. Hablan de una gráfica que aparece en el libro The Visual Miscellaneum que muestra cuándo se rompen más parejas, analizando la frecuencia de la frase “we broke up because” (rompimos porque…). Los picos que aparecen son muy significativos: las rupturas aumentan en primavera y unas semanas antes de navidad y disminuyen en verano y durante las vacaciones de navidad.

Predecir la bolsa
En el caso de twitter, la universidad de Indiana, ha descubierto una correlación estadística entre el estado de ánimo extraído de twitter y el índice DJIA. La forma de obtenerla es procesando los mensajes de twitter con un algoritmo llamado Google Profile Mood States (GPOMS), que analiza el sentimiento de los usuarios de twitter según 6 parámetros: Calm, Alert, Sure, Vital, Kind, Happy (Calma, Alerta, Seguridad, Vitalidad, Amabilidad y Felicidad). Una de las conclusiones que sacan en el estudio es que el estado de ánimo puede usarse para mejorar la predicción de modelos más complejos.
El periodo de análisis que han elegido es muy corto, por lo que no se puede decir que el estado de ánimo sirve para predecir la bolsa, pero es análisis prometedor. Aún así, si todo el mundo usa twitter para predecir la evolución de la bolsa, el algoritmo probablemente pierda su fuerza predictiva.
Así que gracias a las apis de programación de twitter y facebook que permiten el acceso a una gran cantidad de datos, irán apareciendo nuevas aplicaciones que funcionen por encima de estas plataformas, como por ejemplo el análisis de sentimiento.