Una nueva tecnología para smartphones permite filtrar y seleccionar eventos de interés en las redes sociales
11/10/2012
Investigadores de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han diseñado Social Mobile Activity Recommender (SOMAR), un sistema para ayudar a los usuarios de redes sociales en dispositivos móviles a filtrar y seleccionar la información que más les interesa en cada momento.

Fuente:  http://www.rrhhpress.com

Según explica la UPM, el uso de redes sociales desde dispositivos móviles se ha generalizado tanto en los últimos años que se hacen necesarias herramientas que ayuden al usuario a filtrar la enorme cantidad de información que se genera en dichas plataformas. Este sistema de recomendación de actividades en redes sociales analiza la información y, mediante técnicas de minería de datos (data mining), encuentra y presenta al usuario solo la más relevante a su contexto.

Para realizar sus recomendaciones, SOMAR accede a la información de tres fuentes: datos del móvil en términos de historial de llamadas o contactos, datos del sensor en cuanto a la ubicación del mismo y datos de una de las redes sociales más utilizadas, Facebook. Teniendo en cuenta los problemas de privacidad, solo se utiliza la información que los usuarios hacen pública en la red social como base para la herramienta de recomendación.

Interactuar con otros usuarios

SOMAR recomienda actividades personalizadas para cada usuario basadas en las interacciones que tiene con otros usuarios de la red. Para ello se calcula un gráfico social en función de las relaciones sociales y los intereses comunes entre amigos, basado en las técnicas de clustering.

Además de los implicados en la creación y actualización del gráfico social, el resto de los módulos sirven para proporcionar una recomendación adecuada a través de un procedimiento establecido. Así, mientras uno de ellos integra los datos de las tres fuentes principales de información mencionadas, sensores, teléfono y plataforma social, y los prepara para su análisis posterior, el objetivo principal del otro es detectar actividades utilizando un proceso de minería de datos.

Parte de estas actividades, las más relevantes, serán filtradas y seleccionadas utilizando el gráfico social generado anteriormente teniendo en cuenta el contexto del usuario, lo que puede incluir su ubicación, estado de ánimo o actividades actuales. El propio usuario puede configurar el modo de filtro para seleccionar la actividad que más le interesa en un momento determinado.

Aunque este trabajo se ha centrado en las actividades de los usuarios, el método subyacente permite utilizar a SOMAR como base para recomendar cualquier otro tipo de información en una red social.

SOMAR se ha usado de manera experimental con datos de Facebook y los resultados obtenidos muestran la posibilidad de recomendaciones personalizadas en tiempo real y teniendo en cuenta el contexto del momento.
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