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Cuando los robots convierten los tweets en dinero

¿Un software que sabe leer y escribir? No, esta idea no está sacada de ninguna película de ciencia ficción sino que forma ya parte de la vida cotidiana. Hay robots de análisis de textos observan Twitter en busca de fondos especulativos y analizan los emails de las empresas para detectar señales de corrupción. Aunque este tipo de robots parecen a priori ser todo ventajas, algunos expertos temen que las máquinas terminen cayendo en las redes de la manipulación humana.

La empresa neoyorkina Dataminr se muestra esquiva sobre los detalles de su negocio. En su web, la compañía explica que utiliza las redes sociales como sensores en tiempo real para rastrear "acontecimientos relevantes" y proporcionar a los clientes del sector de la banca y de los seguros señales de alarma. Dataminr sólo proporciona un ejemplo concreto de su “críptico” trabajo. La compañía alertó de la muerte de Osama Bin Laden 23 minutos antes de que las agencias distribuyeran la noticia.

Para detectar con antelación la que fue una de las noticias del año en 2011, Dataminr utilizó 19 mensajes publicados en Twitter. La famosa red de microblogging es una importante fuente de información para Dataminr. El software de la empresa lee y analiza todos los tweets que son publicados en Twitter. “Nos concentramos en datos agregados. Comparamos todo lo que sucede en la actualidad con lo que ha ocurrido en el pasado”, explica Ted Bailey, director de Dataminr, en declaraciones a Spiegel.

Con su software, Dataminr es capaz de determinar cuántos tweets hablan sobre un determinado aspecto de un tema más amplio. El programa de esta compañía detecta las anomalías que se producen en el historial en Twitter de un determinado tema, y rastrea los comentarios de los usuarios que se pronuncian públicamente en la red de microblogging sobre ese tema. El software de Dataminr está diseñado para detectar “reacciones emocionales espontáneas” en los tweets.

¿Hasta qué punto son fiables, sin embargo, los programas de análisis de textos como el creado por Dataminr? Según Michael Hess, director del Instituto de Lingüística Informática de la Universidad de Zurich, este tipo de problemas son muy “complejos”.

El software de análisis de textos es capaz de detectar acontecimientos relevantes, pero para ello hay que fijar previamente un patrón “artificial” de lo que se considera o no relevante. Y es ahí donde entra la manipulación humana, advierte Hess. “Algunas organizaciones pueden provocar acontecimientos falsos para generar desinformación”, añade.

Pese a sus puntos flacos, lo cierto es que el software de análisis de textos es utilizado no sólo para adelantarse a acontecimientos relevantes, sino también para ganar dinero. Johan Bollen, profesor de de informática en la Universidad de Indiana, asegura que el análisis de los tweets puede ayudar a prever movimientos en los mercados bursátiles. Una empresa que ya confía en Twitter como brújula para sus inversiones en bolsa es, por ejemplo, la compañía londinense Derwent Capital Markets.

Según Boller, la correlación entre los tweets y los movimientos en la bolsa ha sido constante durante los últimos años. Además, cree que el software de análisis de textos es lo suficientemente robusto como para evitar la manipulación.

Hans Uszkoreit, director científico de los Instituto Alemán de Inteligencia Artificial (DFKI) cree que la utilización de Twitter como oráculo para prever futuros movimientos en los parqués bursátiles es plausible desde el punto de vista científico. “La cantidad de datos generados por Twitter es lo suficientemente elevada como para que los inversores pueden detectar tendencias y cambios repentinos en la bolsa”, apunta. Uszkoreit advierte, de todos modos, de las consecuencias de la utilización del software de análisis de textos en la inversión en bolsa. “Cuando muchos actores reaccionan ante los mismos indicadores en el mercado, los cambios se hacen también mucho más erráticos”, subraya.

Además de para invertir en la bolsa, el software de análisis sirve también para identificar posibles casos de corrupción, fraude y malversación de fondos. Es el caso, por ejemplo, de la empresa estadounidense Cataphora, que tiene un programa que rastrea los emails de las empresas para detectar señales de fraude y corrupción.

Por otra parte, los programas de análisis de textos no son sólo capaces de leer textos, sino también de escribirlos. La empresa Narrative Science tiene un programa que redacta informes mensuales en base a acontecimientos deportivos y precios del sector inmobiliario. También la compañía Marketbrief genera informes con los datos facilitados por las empresas la Comisión de Valores de Estaods Unidos (SEC).

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