Cuando salta una noticia en línea, es difícil predecir la amplitud con la que será discutida en los blogs o tweets, y por cuánto tiempo.

Jure Leskovec, profesor asistente de ciencias informáticas en la Universidad de Stanford, está trabajando para encontrar la manera de facilitar la predicción de qué contenidos resonarán durante una gran cantidad de tiempo. Sin embargo, muchos factores influyen en esa ecuación—el contenido de la propia historia, la popularidad del sitio donde la historia apareció originalmente, y la naturaleza de la comunidad de lectores a la que va dirigida.

Dos nuevos trabajos de investigación, escritos por Jaewon Yang, candidato a doctorado de Leskovec y Stanford, revelan patrones en la forma en que las noticias son compartidas en línea, y ofrecen una forma de predecir desde el principio el modo en que subirá y bajará la popularidad de una historia.

La predicción de cómo podría viajar una noticia, o cualquier otra información, podría ayudar a las páginas web a posicionar sus contenidos y publicidad de forma más efectiva, señala Leskovec. También podría ayudar a determinar la influencia de un escritor o blogger, al mostrar cómo se comparte su contenido. En combinación con otros tipos de trabajos, podría ayudar a proporcionar una mejor idea de cómo la información viaja en general por Internet.

Los investigadores analizaron 170 millones artículos de noticias y entradas de blog en el transcurso de un año, y 580 millones de mensajes de Twitter durante ocho meses. Midieron la atención que recibió cada contenido mediante el trazado de cuántas veces fue mencionado en otras entradas de blog, noticias, y tweets. No llevaron a cabo esta medición tomando en cuenta los enlaces, sino mediante el seguimiento de la aparición de frases distintivas tales como "lápiz de labios en un cerdo"—en blogs y artículos. Usaron estos datos para crear un gráfico que reveló seis patrones distintos. Algunas historias, por ejemplo, se dispararon rápidamente y después se dispersaron, creando un trazado agudo y afilado. Otras tuvieron más poder de permanencia, ascendiendo y descendiendo de forma más suave.

"Al observar en qué momento participan determinados tipos de medios de comunicación, vemos surgir diferentes patrones", afirma Leskovec. Por ejemplo, si un blog saca una historia, el modelo tiende a ser diferente que cuando una historia sale por un medio de comunicación tradicional. El punto en el que los blogs se involucran en una historia, afirma Leskovec, es un factor importante en la determinación de su longevidad. Por ejemplo, aunque los medios de comunicación tradicionales se centren en una historia durante un breve periodo tiempo, la discusión en un blog puede mantener la historia en el ojo público durante más tiempo.

La respuesta inicial a un nuevo contenido permite a los investigadores predecir, con una precisión del 75 por ciento, la forma de la popularidad de dicho contenido a lo largo de un período más largo.

Leskovec explica que estos resultados son particularmente potentes cuando se combinan con herramientas capaces de predecir el volumen de atención que recibirá una historia, y no sólo el patrón por el cual se extenderá. Para predecir el volumen, los investigadores analizan dónde se publica un artículo, su especialidad, y otros factores.

La investigación podría usarse para ayudar a las webs a gestionar su contenido, afirma Leskovec. Por ejemplo, un sitio de noticias de gran tamaño podría utilizar el método para decidir durante cuánto tiempo debe dar un lugar destacado en su portada a una historia.

Ilya Grigorik, director tecnológico y cofundador de PostRank, una empresa que realiza análisis en tiempo real de temas y tendencias en línea, afirma que los resultados de los investigadores concuerdan con los datos que su empresa ha recogido. En particular, señala que se habla más sobre las historias durante las primeras 24 horas. PostRank ha observado que el 50 por ciento o más de la atención que recibe una historia pasa en la primera hora, y el 80 por ciento o más ocurre en las primeras 24—unas cifras que, según Grigorik, han sido constantes en los últimos tres años.

Grigorik cree que se necesitan más ajustes para hacer que el trabajo sea útil en la práctica. En particular, piensa que las formas que han identificado los investigadores necesitan más caracterización, para que la gente pueda entender lo que significa que una historia siga una forma determinada.

Los sitios de agregación de noticias pueden utilizar una herramienta basada en la investigación para predecir el rendimiento de las publicaciones, afirma Grigorik, aunque no está claro si sería más efectivo que el uso del criterio editorial.

Jon Kleinberg, profesor de ciencias informáticas en la Universidad de Cornell que ha trabajado con Leskovec en el pasado, afirma que la investigación aporta "un enfoque muy prometedor para la clasificación de las diferentes formas en que las noticias llaman la atención a través del tiempo". Asegura que está particularmente interesado en ver el ascenso y caída de las noticias clasificadas en términos de tiempo en vez de por tema, y en la exploración de las funciones complementarias que los blogs y las fuentes principales de noticias desempeñan en el ciclo de noticias.

Leskovec planea realizar más investigaciones sobre el modo en que la información se propaga a través de Internet. Él y sus colegas también están investigando cómo cambia la información a medida que viaja, con lo que posiblemente adquieran conocimientos sobre cómo acaban introduciéndose los rumores y las inexactitudes.