Investigadores de la Universidad Iberoamericana y de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) crearon un algoritmo que por medio de comentarios en Twitter predice los resultados de las votaciones, este ha logrado arrojar datos con un alto nivel de precisión.

Twitter se ha logrado posicionar dentro de las redes sociales con mayor importancia debido a la rapidez con la que llegan las noticias,  también se conoce porque sus usuarios suelen compartir  sus creencias y posturas ante los temas de relevancia.  

La política es de los temas protagonistas dentro de esta plataforma y, al parecer, podríamos saber con base en los comentarios de los usuarios de Twitter los resultados de las elecciones electorales. 

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¿Cómo funciona?

Su nombre es en honor al titán de la inteligencia y la sabiduría. CEO es un algoritmo que analiza las opiniones políticas de los usuarios de Twitter para posteriormente arrojar datos que indiquen las probabilidades que tienen los candidatos para ganar.

El doctor Mauricio Flores Gerónimo, catedrático de la Ingeniería en Ciencias de Datos explicó que la importancia de CEO es que no se basa en criterios ya establecidos, si no en criterios que le van enseñando conforme al contexto específico que se investiga. 

Sus creadores tuvieron que darle al algoritmo un contexto de cada una de las palabras usadas en los tweets, además le enseñaron a distinguir entre tweets explícitos e implícitos, para posteriormente clasificarlos entre positivos o negativos y de esa forma pasarlos a una gráfica.

Ya ha funcionado

El Doctor Ulises Cruz Valencia, académico del Departamento de Comunicación de la Ibero,  explicó que la primera vez que se probó este algoritmo fue en las elecciones presidenciales de 2018, en ese entonces sólo se habían analizado 3 mil 384 tweets.

Los resultados arrojados por CEO fueron muy precisos, el algoritmo indicó que el entonces candidato Andrés Manuel López Obrador tenía un 44.8% de  apoyo, Ricardo Anaya un 39% y un 16.1% a José Antonio Meade.

Actualmente el algoritmo se usó para analizar las elecciones del Estado de México, CEO  arrojó que Delfina Gómez tenía un 67% de aprobación, mientras que Sandra del Mora se llevó al otro 33% restante.  Estas cifras estuvieron muy cercanas a las publicadas por la encuesta Enkoll del Universal.

El algoritmo y su potencial

CEO ha logrado detectar una relación entre las opiniones positivas y negativas, pues se llegó a la conclusión de que la candidata o candidato con mayor aceptación es la misma que también recibe mayor cantidad de mensajes negativos.

Los desarrolladores aclararon que los datos que arroja el algoritmo no son 100% representativos del lugar estudiado, pues para que eso fuera posible cada persona debería de tener una cuenta de Twitter donde publicará su postura ante el tema.

Aún así explicaron que en su mayoría las redes sociales funcionan de una manera muy parecida al territorio que se está investigando, es por eso que los resultados suelen ser parecidos al resultado final.

Investigando más panoramas

Los creadores de este algoritmo buscan usarlo en otros temas,  actualmente  intentan usar su creación para saber cómo las emociones de los usuarios afectan directamente en las elecciones que toman al momento de votar.