Twitter’da hangi konuların “trend topic” olacağını öngören yazılım geliştirildi

Twitter’da hangi konuların popüler olacağını önceden bilmek, sosyal medya yönetimi ve dijital pazarlama için büyük avantaj.

MIT’in geliştirdiği yazılım falcı değil. Twitter’da 2 gün sonra hangi konunun tartışılacağını tahmin edemiyor ama Twitter’da 1-2 saat içinde hangi konunun “trend topic” olacağını yüzde 95 doğruluk payıyla öngörüyor.

MIT’in yazılımının ne kadar faydalı olduğunu anlayabilirsiniz. Sosyal medya şirketleri bu yazılımdan yararlanarak, Twitter’da ortaya çıkacak “trend topic”ler için önceden reklam hazırlayabilir ve satabilirler.

 

Trend Topic nedir?
Twitter’da diğer konulardan daha fazla etiketlenen, yani kısa süre içinde veya aynı anda çok sayıda kişinin konuştuğu konulara “trending topic” ya da “trend topic” deniyor. Twitter’da bir sözcük, cümle veya konu hashtag’le (# işareti) etiketlenerek trend topic listesine girmeye aday oluyor.

Twitter’ın ana sayfasında o an trend olan paylaşımlar bir liste halinde sıralanıyor ve bu popüler konu listesi (trend topic’ler), Twitter’ın özel algoritmaları tarafından düzenli olarak güncelleniyor. En trend konular, listede en üst sırada yer alıyor.

Trend topic’ler Panpiş Hilal Cebeci olayında olduğu ünlülerin dikkat çekmesine yaradığı gibi, politik tavır almakta, toplumsal tepki göstermekte; bir şirketi, ürünü veya hizmeti eleştirmek ya da övmekte kullanılabiliyor. Bu yüzden, resmi makamlardan şirketlere ve reklam ajanslarına kadar çok geniş bir alanda, trend topic’ler büyük önem taşıyor.

 

Hangi konuların Trend Topic olacağını öngörmek
Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT), Twitter’da hangi konuların trend topic olacağını 1-2 saat ve bazen de 4-5 saat önceden, yüzde 95 doğruluk payıyla tahmin eden özel bir yazılım geliştirdi. Yukarıda sıraladığımız sebeplerden dolayı, bu yazılımın sosyal medya yönetimi, kriz yönetimi, reklam ve halkla ilişkiler ajansları için ne kadar önemli olduğunu görebilirsiniz.

Bu yazılım reklam ajanslarının, hazırladıkları paralı reklamlara, Twitter’daki trend topic’lere bağlantı veren linkler yerleştirmesini sağlayabilir. Aynı zamanda, pazar araştırmalarından her türlü anket çalışmasına kadar birçok alanda, son derece kapsamlı sosyal medya istatistiklerinin çıkarılmasına yardımcı olabilir. Bunun içine siyasi tartışmalardan, filmlerin bilet satışlarına ve borsadaki hisse senetlerine kadar birçok konu girer.

 

Anlamlı Web 3.0
MIT’in geliştirdiği yazılım, Anlamlı Web 3.0’a (semantik web) iyi bir örnek. Aynı zamanda, gelişmiş sanal zeka yazılımlarının da ilk örneklerinden biri. Bu konuyu geçen yıldan beri işliyorum: “Yazılım kullanan yazılımlar” olarak niteleyebileceğimiz sanal zeka yazılımları, başta yapılandırılmamış ve yapılandırılmış veri analizi olmak üzere çok geniş bir kapsamda, iş dünyası ile iletişim dünyasını analiz eden yeni bir yazılım kategorisi oluşturacak.

Sanal zeka yazılımları, yazdığımız kelimeleri anlayan Anlamlı web 3.0 arama motorlorı ile (Yandex’in MatrixNet algoritmaları bunun öncüsü), bir gün kendi kendini kullanan bilgisayarların ve diğer zeki elektrikli cihazların ortaya çıkmasını da sağlayacak (Sabah size merhaba diyen tost makinesi vb). Bu bağlamda, sanal zeka yazılımlarının düzgün çalışması, inceledikleri konuyu doğru analiz etmesi için önce o konuyu “öğrenmesi” gerekiyor.

 

Nasıl çalışıyor?
MIT’in trend topic öngörme yazılımı da böyle… Yazılım, Twitter’ı tarayarak işe başlıyor, birçok hata yaptıktan sonra, acemiliği üstünden atarak işini iyi yapmayı öğreniyor ve böylece Twitter’daki trend topic’leri yüzde 95 kesinlikle saatler önceden tahmin edebiliyor. Bunun için araştırmacılar, programa önce bir dizi trend topic giriyor. Yazılım da bu basit öğrenme modelindeki örnek konuları ders gibi çalışarak, zamanla kendi tahminlerini yapmayı öğreniyor.

MIT’in algoritması, her yeni konuda atılan tweet sayısında zaman içinde meydana gelen değişiklikleri kaydediyor. Daha sonra, bu değişiklikleri ders olarak çalışması için verilen örnek trend topic’lerde zaman içinde meydana gelen değişikliklerle karşılaştırıyor. Yazılım, yeni bir konunun birkaç saat içinde trend topic olup olmayacağını anlamak için, yeni trend topic’lerin istatistiksel verileriyle en çok uyuşan örnek trend topicleri baz alıyor.

 

Trend topic oylaması
Shah’a göre, bu aslında ilk bakıştaki gibi anlaşılması zor bir konu değil. MIT yazılımına verilen örnek trend topicler, bu yöntemle, hangi konuların gelecekte trend topic olacağıyla ilgili oylama yapmış oluyor. En çok oylamayı alan yeni konu, yazılım tarafından, “Bu konu önümüzdeki birkaç saat içinde Twitter’da trend topic olacak” şeklinde listeleniyor.

Shah ve Nikolov’un deneylerinde sadece 200 örnek trend topic kullanıldı. Bir de bu yazılımın birkaç yıl boyunca Twitter’ı incelediğini düşünün… O zaman, hangi konuların trend topic olacağını tahmin etmekteki doğruluk payı yüzde 100 olabilir! Her durumda, Twitter’da milyonlarca örnek trend topic kullanabilmek için, bize bu kadar çok veriyi işleyecek yeni süper bilgisayarlar gerekiyor. Ancak, yukarıdaki gibi sadece birkaç saatlik tahminleri, her reklam ajansı kendi PC’leriyle yapabilir. Bunda sorun yok… Nitekim HP Autonomy çözümleri gibi yapılandırılmamış veri analiz yazılımları, Sosyal CRM için bu potansiyeli taşıyor.

 

Asıl sorun trend topic sansüründe
Bugün Türkiye ve dünyada, Twitter hükumetlerin yasakladığı konuları sansürlüyor; yani devletin istemediği bir konuda ne kadar çok tweet atarsanız atın, o konu trend topic olmuyor. Şimdi devletlerin MIT’in yazılımını kullandığını düşünün. Uygulanacak sansür kim bilir ne boyutlara ulaşacak?

Geçen yıl, değerli hocamız Uğur Özmen’in Bersay İletişim Enstitüsü’nde düzenlenen bir dersine katılmıştım.@Ugurabi derste, Web 2.0’ın son özgür internet ortamı olacağını, Anlamlı Web 3.0’ın ise çok etkili bir ticari istihbarat unsuru olarak kullanılacağını söylemişti.

MIT örneğinden gördüğümüz gibi biz de bir adım öne giderek, internet sansürünün, devletler ve şirketlerin işbirliği yaptığı dev bir Büyük Birader izleme olayına dönüşeceğini söyleyebiliriz. Bunu önlemekte en büyük görev bloggerlara düşüyor ama bu, yakın zamanda ele alacağım ayrı bir tartışma konusu.

http://web.mit.edu/press/2012/predicting-twitter-trending-topics.html