Cuando Facebook empezó a abrir sus vanity URLs y las páginas de fans nosotros comenzamos a prestar atención a los miles de comentarios que se generan por las grandes marcas como Coca-Cola, Starbucks o Este Buzz, ese produce en mucho idiomas, no solo en castellano, por ello este es el primer desafío como proyecto de monitorización. Organizar todos los comentarios por idioma fue una de las primeras tareas que llevamos a cabo. Afortunadamente muchos algoritmos de la clasificación por idiomas son de dominio público y después realizar la combinación adecuada de técnicas para análisis estadístico del lenguaje llegamos a una solución ingeniosa para la monitorización de las páginas de fans en Facebook. El diagrama muestra el resultado para la página de Real Madrid. Dieciocho sitios oficiales del Real Madrid generaran diecisiete mil comentarios de la comunidad. Estos chicos son realmente muy buenos generando buzz¡. Lo asombroso es que nuestro sistema nos dice que fuera de la página de fans que sólo se recogían 6.000 posts de otros usuarios de Facebook en un periodo de tiempo mayor: 15 días. Esto confirma que la página del Real Madrid funciona como un gran imán para los aficionados, lo que tiene un gran sentido. ¿Cómo sabemos todo eso? Porque gracias a la reciente actualización de Facebook API, a estos algoritmos estadísticos y nuestra “araña” de búsqueda que armamos en nuestra versión 2.0 de E.Life Buzzmonitor, solución que cubre ampliamente Facebook. Incluso, si trabajamos más con esos datos, se pueden identificar a la mayoría de los usuarios activos, los usuarios más populares, las personas que usan lenguaje ofensivo, identificar automáticamente cuales son los temas y lo términos más importantes, seguir los comentarios de los usuarios influyentes específicos y mucho más.
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