“Sugerencias” de Twitter; siguen sin saber desarrollar tecnología

Lo reconozco, soy un Twitter “fan boy”, y me parece uno de los servicios más simples y útiles de los existentes a día de hoy. Pero adorar un producto no significa ser incapaz de ver los fallos del equipo desarrollador, y en el caso de Twitter son evidentes.

Para empezar ya llevan más de 160 millones de dólares en inversión y su servicio sigue presentando muchos momentos de saturación. Realmente Twitter no es un servicio muy complicado y no debería presentar estos problemas, sobre todo cuando cuentan con una buena cantidad de dinero para una infraestructura tecnológica más que decente. Por otro lado, en su momento no fueron capaces de desarrollar el servicio de búsqueda de forma interna y tuvieron que comprar Summize, para integrar la búsqueda.

Hace poco presentaban una importante vuelta de tuerca a su sistema de “sugerencias” de usuarios, que inicialmente solo mostraba una lista de usuarios en cada país, y ahora muestra distintas listas en función de la temática de los usuarios. En el post donde explican esta novedad, se hace referencia a una serie de algoritmos capaces de mostrar estas sugerencias, lo cuál induce a pensar en algún tipo de recomendación de usuarios, pero la realidad es que hasta el momento más que un sistema de recomendación, parece una serie de listas más o menos estáticas generadas a mano por alguien dentro de Twitter.

Si bien el valor añadido de estas listas para alguien que está en ellas puede ser algo mayor, esto no queda claro, ya que genera un montón de seguidores que en muchos casos no son útiles si estás en la lista, ya que salvo que quieras “spammear” a tus usuarios, no te asegura que puedas mantener una conversación interesante con todos ellos ya que no tienen por qué compartir intereses con los mismos. Por otro lado, para el usuario que quiere descubrir nuevos usuarios, el valor añadido también ronda el 0 ya que habrá muchos más usuarios agregando a esa “sugerencia”, y al final lo único que se consigue es agregar followers a granel sin asegurar ni intereses compartidos ni la posibilidad de mantener conversaciones de interés para ambas partes.

Twitter tiene los datos suficientes como para poder montar un sistema de recomendaciones que sea realmente útil para sus usuarios. Para que esa utilidad fuera patente, sería necesario que los algoritmos detrás del sistema de recomendación fueran capaces de ofrecerte usuarios que comparten tus intereses, ofreciendo una forma de encontrar usuarios con los que conversar, compartir enlaces de interés y aprender cosas nuevas. Si lo dejamos en simples listas realizadas a mano, el sistema se convierte en una lotería que, en el mejor de los casos, solo resulta útil para unos pocos elegidos que salen en las listas.

¿Resulta tan difícil montar un sistema de recomendación de usuarios en Twitter? Bajo mi punto de vista, no debería ser complicado. Existen formas de analizar la influencia de los usuarios, de extraer sus intereses, y también de analizar su grafo social. Para analizar la influencia de los usuarios bastaría con analizar los retweets que otros usuarios hacen de sus tweets, y ponderarlos en cierta manera por el volumen de seguidores que tiene ese usuario y por el número de tweets que escribe. Si yo escribiera un tweet al día, y siempre me retwittearan 100 veces, con una  base de 500 seguidores, debería ser al menos tan influyente que alguien que escribiera 10 tweets al día, lo retwittearan en total 10000 veces y lo siguieran 5000 seguidores. Hay muchas perspectivas al respecto, pero desde luego que hay formas de analizar de una forma más o menos objetiva la influencia de los usuarios. Para extraer los intereses basta con analizar el texto de los tweets, o incluso combinar esos textos con las etiquetas que se extraigan de sitios como Delicious a partir de los enlaces compartidos. Y el grafo social del usuario ya está almacenado en twitter y permite establecer no solo tus intereses directos, si no también los intereses de tu entorno, que en cierta manera te definen.

En un caso como el de recomendar usuarios, tampoco haría falta generar recomendaciones “al momento”, como pueda hacer Amazon, y con recalcular las recomendaciones un par de veces por semana, sería más que suficiente. Quizás algo más frecuentemente para nuevos usuarios que todavía no tienen definidos sus intereses ni su grafo social.

No creo que desarrollar un sistema de estas características debiera ser complicado, y menos para una empresa con recursos económicos de sobra, como es el caso de Twitter. Entonces, ¿por qué no lo hacen? Viendo la evolución de Twitter en global, me da la sensación que dejan la tecnología de lado y se centran en aspectos más cercanos al márketing. Y eso puede ser un problema a medio/largo plazo, ya que por ahora están dominando el mercado de la búsqueda en tiempo real, pero en cualquier momento, tanto Facebook, como Google pueden o bien mejorar su enfoque a este respecto, o desarrollar nuevos servicios, donde integren lo mejor de su tecnología para ofrecer funcionalidades de valor añadido al usuario, como recomendaciones de usuarios, recomendaciones de listas, filtrado de contenidos, etc. Estamos en un mundo muy competitivo, y para una empresa de tecnología, no saber desarrollar tecnología, es un pesado lastre.