Por qué un Twitter más inteligente se vería muy parecido a Google, Facebook y Apple

La red social compró una compañía dedicada al aprendizaje automático que podría mejorar su diseño y depurar su lista de mensajes, pero corre el riesgo de perder su esencia
Mark Wilson
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29 de junio de 2015  

Twitter tiene un problema que muchos ya pueden haber advertido. Su simple lista de mensajes -que en un tiempo era esencialmente una conversación amplia en sentido cronológico inverso- no funciona bien a gran escala. Estaba todo bien cuando alguien seguía sólo unas pocas docenas de personas. Pero con cientos o miles de personas interactuando, la conversación se convierte en una cacofonía. Y si usted es como yo, se ve obligado a dejar de lado las últimas horas de conversación que se perdió y meterse, cada vez, en un nuevo diálogo.

La compañía trató de encontrar soluciones. Los hashtags le permiten seguir temas específicos. Las tendencias indican los hashtags que crecieron. Y en medio de esta conversación global, los símbolos @ llaman su atención en la multitud con la precisión de un láser. Pero eso no basta para encontrar lo relevante en medio del ruido, que es el motivo por el que sucedieron dos cosas.

El año pasado, Twitter admitió que una sucesión de mensajes al estilo de Facebook, priorizados por un algoritmo en vez de en orden temporal, podría ser una buena idea.

Por otro lado, en las últimas semanas, Twitter adquirió Whetlab, un start up lanzado por investigadores de Harvard, Toronto y Sherbooke, que promete implementar un sistema capaz de aprender en cuestión de semanas, en vez de hacerlo en meses.

Pero la pregunta es si la Inteligencia Artificial (IA) puede mejorar a Twitter sin convertirlo en un clon de Facebook o Google Now.

Mejoras invisibles

Podemos decir con certeza que si Twitter se convirtiera mañana en Facebook nos rebelaríamos (en realidad sólo enviaríamos tuits diciendo que nos rebelamos). Esto es así porque Twitter se diferenció, permitiendo al usuario tener un completo control. Como en un local de comidas de auto-servicio, los clientes pueden recargar demás su plato, dejar de lado el exceso cuando nadie mira y recomenzar el proceso. No es eficiente, pero está todo allí si puede digerirlo.

Pero, ¿es posible que la IA mejore la experiencia de Twitter sin destruir la premisa? Aun antes de la adquisición de Whetlab probablemente habrá notado que Twitter comenzó a colocar a la cabeza de su lista tuits populares que usted se perdió "mientras no estaba". Técnicamente, estos mensajes flexibilizan las normas fijas de cronología de Twitter, pero no llegan a romperlas. La Interfaz de Usuario (IU) utiliza un lenguaje claro para indicar que el contenido aparecido "mientras no estaba" es un caso especial, atendiendo al mismo tiempo al mayor temor de cualquier usuario de Twitter: que, al ir al último mensaje aparecido, se va a perder un dato importante.

Por lo que, quizá, la plataforma ni siquiera esté sugiriendo que lea un tuit que mucha gente consideró un favorito y retuitió, sino que lea un tuit sobre un nuevo punto cruzado, porque Twitter reconoce que, históricamente, usted cliquea vínculos con mensajes sobre punto cruzado y, si usted hubiese estado usando el servicio hace dos horas, hay una probabilidad del 50% de que le hubiera prestado atención.

Trazar la raya es imposible

Pero hay un problema. Si seguimos el paradigma de la inteligencia artificial hasta el final, y si realmente creemos que esa tecnología podría conocer nuestras preferencias mejor que nosotros mismos, ¿por qué no habríamos de pedir, como usuarios, que la inteligencia artificial sólo nos muestre los tuits que nos importan? Que analice las conversaciones de mi círculo social. Y las reduzca a las cosas que sepa que yo estaría mirando y en las que estaría cliqueando.

Y que Twitter, además, tenga en cuenta mi ubicación geográfica. Si sabe que acabo de salir del cine de ver cierta película, quizá yo esté más interesado en ver lo que dicen mis amigos sobre esa película. O si advierte que comenté sobre mi cena en la red social, que me muestre lo que están comiendo mis amigos.

Así se le está pidiendo a Twitter que depure los comentarios que llegan. Que deje de lado la cronología, que dé la opción de ver la sucesión de mensajes sin adulterar (nunca la usaré), pero que permita que la IA haga la suyo. Que muestre sólo lo que es relevante en cualquier momento dado de mi vida. ¡Sería grandioso!

Pero? un momento. Eso suena muy parecido a Google Now, Apple Proactive y a los algoritmos de Facebook que ordenan las noticias. No es sólo cuestión de copiar. Esto es darwinismo del diseño, lo que sucede cuando un montón de compañías inteligentes encuentran la misma solución para avanzar hacia la misma meta.

La lista perfecta,un negocio competitivo

El problema con la lista de mensajes diseñada del modo más perfecto, que sólo incluye información relevante cuando uno la necesita, es que todas las compañías más importantes están tratando de crearla. Las diferencias se vuelven argumentos de venta menores que son, en gran medida, invisibles para los usuarios: Google analiza el Gmail, Twitter conoce las obsesiones con hashtags y Facebook puede analizar la última muestra de fotos que uno sube. El equilibrio preciso de lo útil y lo social puede cambiar de un servicio a otro, pero todo se fusiona en una lista, perfectamente depurada, de cosas que tenemos que ver. Es la presentación de la pura comprensión.

Pero quizás ese sea el motivo por el que Twitter cubre su apuesta con otra iniciativa en la que trabaja la compañía: Project Lightning. Desde el próximo mes, una redacción de Twitter organizará listas de tuits, fotos y videos que encapsulen los mayores eventos del día. Se le presentarán las noticias en una pantalla especial cuando abra la aplicación y entonces incluso podrá suscribirse temporariamente a actualizaciones para eventos como la entrega de los premios Grammy, incorporándolas a su línea de tiempo por unas horas. Pero toda esta curación manipulada es generalizada, como en los canales de televisión, en vez de personalizada según sus gustos particulares. Y, en última instancia, es también la promesa de "más" contenido de gente que ni siquiera sigue.

Pero, en definitiva, el aprendizaje automático profundo puede hacer algo que los curadores humanos no pueden lograr: personalizar los eventos noticiosos y los tuits que no vio, según su huella digital específica.

Y, por lo tanto, para Twitter, el problema de diseño en estos días (que no se trata de otra cosa que simplificar la lista de mensajes original) puede ser más difícil de resolver que reducir el ruido, presentar contenido relevante, ayudar a descubrir nuevo contenido o integrarse sin fisuras en el contexto de las vidas de los usuarios. En la era del enamoramiento de Silicon Valley, con las listas de mensajes curadas por inteligencia artificial, este recurso rápidamente se convirtió en un requerimiento básico.

La nueva tecnología capaz de aprender de Twitter quizá pueda arreglar las cuestiones de diseño de la red social del pajarito azul, pero si el resultado es una lista de mensajes perfectamente depurada, eso es una propuesta increíble y, al mismo tiempo, algo completamente típico.

Por lo que no me sorprendería que si en vez de utilizar la inteligencia artificial para mostrarnos menos, Twitter simplemente aumente la oferta. No se preocupe por lo que no puede digerir. Siempre hay más para probar.

Fiel a sus principios

  • La pregunta es si la Inteligencia Artificial (IA) puede mejorar a Twitter sin convertirlo en un clon de Facebook o Google Now
  • En la era del enamoramiento de Silicon Valley con las listas de mensajes curadas por IA, este recurso rápidamente se convirtió en un requerimiento básico

Traducción Gabriel Zadunaisky

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