Curation, una de las palabras que define Niagarank

Esta imagen pertenece a una charla que di el martes en el Master en Periodismo Digital de la IE en Madrid. Fue en inglés y en este post en ese idioma he pegado la presentación. Pero una de las imágenes utilizadas merece una explicación.

Pedí a mis compañeros técnicos que me dieran algunos datos de la actividad de Niagarank. Y me dieron 7 días en uno de los canales, Política. En la presentaciín están los números, pero ahí van otra vez: durante una semana de actividad recibimos en ese canal 887.201 tweets; analizamos 477.271 de ellos (el resto era de cuentas con 0 rank, por así decirlo). En los tweets buenos, había 97.759 tweets  originales con un enlace o URL en ellos. Una vez computados, resulta que eran 41.603 URLs distintas (excluyendo repetidas). La maquina las contó y rankeó en tiempo real, y 45 de esos enlaces merecieron ser publicados como noticias.

He ahí el resultado, recibir casi un millón de tweets, para leer en ellos 41.000 enlaces, y decidir que apenas 45 eran los relevantes. Curación a gran escala. Y además, el proceso repetido en cada uno de los 40 canales de Niagarank.es :-)

Es por esto que a la máquina del backend de Niagarank la llamamos RobSoC: Robotic Social Curation.

Gracias a Enrique Dans que me invitó al máster de IE y me dio la oportunidad de indagar en los datos para obtener ese bonito gráfico.