Deb Roy está frente a lo que hoy día resulta la imagen familiar de un "gráfico social", representando las formas en que las personas están conectadas entre sí a través de redes sociales como Twitter. Sin embargo, a medida que permanece frente a la imagen, aparece un gráfico más complicado. Roy lo llama el "gráfico de contenido". Representa la forma en que las piezas de contenido están conectadas entre sí en la televisión—por ejemplo, qué anunció se emitió con qué programa, o cómo la audiencia de un episodio se compara con la audiencia de la próxima entrega. Luego coloca la pieza final. Una gruesa red de conexiones crece entre la gente y el contenido. Llegados a este punto, el ojo humano no puede distinguir ninguna de las complejidades representadas; la imagen tiene el aspecto de un capullo de grandes dimensiones. Sin embargo, mediante la caza de señales importantes dentro de esa masa de información interconectada, Roy espera poder encontrar el futuro de la televisión.

Roy es director general y fundador de una startup de tres años de edad llamada Bluefin, salida del MIT y con sede en Cambridge, Massachusetts, que nunca ha revelado mucho sobre su tecnología y lo que puede hacer. No obstante, Bluefin ha ofrecido a Technology Review una primera mirada exclusiva al modo en que está tratando de recoger ideas sobre la forma en que las personas responden a lo que ponen en la televisión. A pesar de que aún no ha revelado quiénes son sus clientes, Bluefin espera vender sus conclusiones a las redes de televisión para que diseñen su programación, y a las empresas que busquen maximizar su inversión en publicidad.

La compañía reúne dos tipos principales de datos. En primer lugar, Bluefin tiene que saber exactamente lo que ponen en la televisión—no sólo qué programa está previsto para qué momento, sino también qué anuncios salen y dónde. No existe una lista principal con esta información, afirma Roy. En vez de eso, Bluefin recibe las transmisiones de la televisión por cable y la abierta de todos los Estados Unidos, y las analiza fotograma a fotograma. Esto permite a la compañía descomponer los programas en componentes más pequeños (por ejemplo, jugadas individuales en eventos deportivos) e identificar los anuncios que se emiten con los programas populares. En abril, Bluefin analizó más de dos millones de minutos de vídeo de televisión.

En segundo lugar, Bluefin recorre las redes sociales. En abril, reunió más de tres mil millones de piezas de comentarios sociales, analizando su significado para determinar cuáles podrían hacer referencias a contenidos de la televisión. A partir de ese mar de datos, la compañía fue capaz de identificar alrededor de 4,5 millones de autores de comentarios únicos y enlazar 13,7 millones de piezas de comentarios con programas de televisión y anuncios específicos. A partir de ahí, la compañía también examinó las tendencias dentro de lo que decía la gente—por ejemplo, de qué personajes se hablaba más, o qué palabras eran más comúnmente utilizadas para describir un programa.

La magia, asegura Roy, reside en esto último—enlazar los comentarios con momentos específicos en la televisión. Esto es lo que permite a Bluefin determinar el grado en el que a las personas les interesaba un programa o la emisión particular de un anuncio. Una cosa es, afirma, analizar las redes sociales para obtener una sensación general de los sentimientos en torno a una marca notoriamente conocida. Algo muy distinto es decir cómo ha respondido la gente a un anuncio específico que se transmitió en una cadena específica en un momento determinado—y luego compararlo con las otras 1.200 emisiones de ese anuncio. "Podemos decirle, literalmente, cómo de notable es el contenido", afirma Roy. En otras palabras, Roy sostiene que Bluefin puede ayudar a las marcas a saber dónde gastar mejor su inversión publicitaria.

Por ejemplo, Bluefin analizó transmisiones recientes de los últimos anuncios de Geico. La compañía encontró que los anuncios eran emitidos con mayor frecuencia en las cadenas NBC, Spike TV, y TNT, en ese orden. Eso ya lo sabe Geico. Sin embargo Bluefin fue más allá y determinó que la mejor respuesta de los medios sociales se produjo cuando los anuncios se emitieron en Fox, Cartoon Network y CNBC, en ese orden. Al descomponer la audiencia según la demografía también lograron aportar datos interesantes. El análisis de Bluefin determinó que los anuncios para el spray corporal de Axe—anuncios subidos de tono que parecen diseñados exclusivamente para gustar a los hombres—eran más propensos a ser discutidos en línea por las mujeres, y que estas discusiones eran en general positivas.

Las compañías de entretenimiento y los anunciantes están cada vez más interesados ​​en el análisis de la información disponible en las redes sociales. "La web en tiempo real es un indicador muy valioso de lo que la gente está viendo en la televisión, y sus niveles de interés", afirma Alex Iskold, director general y fundador de Adaptive Blue, la compañía responsable de GetGlue, la red social orientada al entretenimiento. También existe un gran volumen de este tipo de información. En abril, los usuarios de su compañía publicaron millones de comentarios, respuestas, registros, y votos, y compartieron más de 50.000 de ellos en Facebook y Twitter cada día. Esta nueva fuente de información "tiene que ser tomada en cuenta", afirma, a la hora de asignar dinero a la publicidad y evaluar la popularidad de los programas.

Bluefin podría afrontar la competencia de Nielsen, el tradicional gigante de los ratings de televisión. Radha Subramanyam, vicepresidente senior de Nielsen para conocimientos y análisis de medios y publicidad, asegura que la compañía considera los medios sociales como "un área significativa de agitación e importancia". La clave está en conectar la información sobre la televisión con la información sobre los medios sociales, y añade: "No es tan fácil, y no es así de simple. Se necesita mucha sofisticación". Nielsen está intentando unir sus distintas fuentes de datos para ir más allá de la simple medición de las expectativas en torno a algo y el análisis de los sentimientos, aunque todavía no ha anunciado sus nuevas estrategias.

Bluefin tiene la esperanza de ofrecer valor gracias, en parte, a la escala. "Lo que resulta fácil es tomar 10 ó 20 programas muy populares", afirma Roy. Lo que es mucho más difícil, agrega, es obtener y procesar información sobre cada programa en cada canal. Aún más difícil resulta agregar datos sobre los anuncios.

Hasta ahora, la compañía clasifica a la cadena Fox como la cadena más atractiva, a juzgar por la respuesta del público ante cada emisión de programas. El resto de los 10 primeros lugares lo ocupan: ABC, MTV, CBS, TNT, BET, NBC, CW, Cartoon Network y Bravo.