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title: "UNC: lograron predecir el impacto de una publicación en Twitter"
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description: "La novedad es que las predicciones fueron realizadas en base al entorno de los usuarios y no al contenido de los mensajes."
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  - "Feria del Libro y el Conocimiento"
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# UNC: lograron predecir el impacto de una publicación en Twitter

![Twitter](/download/multimedia.normal.986c6b47a196a952.547769747465725f6e6f726d616c2e6a7067.jpg)

*Los tres investigadores brindarán el viernes una conferencia en la Feria del Libro y el Conocimiento de Córdoba. Foto: ilustrativa.*

**Dos tesis de la Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (Famaf)** de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC)**analizaron el comportamiento de usuarios e “influencers” en Twitter**, que en Argentina suma doce millones de seguidores. **La novedad del estudio es que las predicciones fueron realizadas en base al entorno de los usuarios y no al contenido de los mensajes**.

El trabajo encabezado por **Pablo Celayes** y dirigido por **Martín Domínguez**, apunta a predecir qué tan probable es que un usuario repostee un tuit de un tercero, basándose solo en el comportamiento que se da en su entorno de Twitter, es decir aquellos a quienes sigue y, a su vez, los seguidos por estos.

De esa manera, **se generó un modelo capaz de predecir cuándo un tuit será reposteado por ese usuario particular con una efectividad del 87%**, ignorando el contenido del posteo y basándose solo en el comportamiento del usuario y sus "vecinos" de esa red social.

A su vez, **Matías Silva demostró cómo los "influencers" son decisivos al momento de definir si un tuit será o no popular, independientemente del contenido que se exprese en los 280 caracteres que ofrece la red**. Su modelo permite predecir si un retuit será tendencia con una precisión del 78%. Si a ello se suman técnicas para analizar el contenido, la efectividad de las predicciones asciende al 87%.

Los tres investigadores brindarán el viernes una conferencia en la **Feria del Libro y el Conocimiento de Córdoba**, donde se presentará las conclusiones del trabajo titulado “[**Predicción de tendencias en redes sociales**](http://www.unciencia.unc.edu.ar/2018/septiembre/logran-predecir-la-popularidad-de-una-publicacion-en-twitter-con-un-87-de-efectividad)”.

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