O sistema criado faz uma mistura de pesquisa de dados em tempo real com dados e pesquisas feitas no passado, de maneira a conseguir calcular o acontecimento atual com os modelos de evolução de situações anteriores já registadas. Durante o período de testes foram usados 200 tweets com probabilidade de ficarem trending e outros 200 sem essa probabilidade, como modo de treino ao algoritmo.
Devavrat Shah, professor associado ao projeto, garante que durante o período de testes a taxa de acerto nas previsões foi de 95% e que os resultados foram conseguidos em média cerca de 90 minutos antes de o sistema do Twitter "descobrir" os tópicos mais propensos a tornarem-se virais. Mas em alguns casos, a previsão foi cinco horas mais rápida.
Os trending topics são os temas que estão em "tendência" no Twitter, isto é, são os assuntos mais falados e partilhados na rede social. Normalmente os tópicos são definidos através do uso de hashtags, palavras-chave que ajudam a indexar o assunto principal das conversas.
O tráfego gerado pelos trending topics é importante para o sistema social da plataforma de microblogues, mas também é usado por algumas empresas para promoverem a marca ou um produto novo. Os investigadores norte-americanos acreditam que o algoritmo pode ser usado para outras áreas que necessitem de "previsão", como o preço das ações, vendas de bilhetes e outros modelos de negócio sujeito a variações.
O uso de um sistema de cálculo tão aprimorado será certamente do interesse de muitas empresas e investidores, mas o Twitter deverá ser o maior interessado em fazer evoluir os trending topics e as publicidades direcionadas. Um dos investigadores que ajudou a desenvolver o algoritmo trabalha inclusive na plataforma de microblogues. O estudo será apresentado com mais pormenor num encontro no MIT nos dias 8 e 9 de novembro.
