Al hilo del pasado artículo en geomk sobre la geografía emocional, y como continuación, os voy a ilustrar un ejemplo práctico muy interesante y del que ya mucho se ha hablado, aunque no tanto del uso de su API o de avances inspirándose en éste. Me refiero a la aplicación ‘WeFeelFine’ y en la que se utilizó Java, Perl, MySQL y Apache.

WeFeelFine hace una recopilación de sentimientos humanos a través de la semántica en las redes sociales. Escanea la Red en busca de ocurrencias a las frases “I feel” “I am feeling”, cuando las encuentra, las almacena e identifica el sentimiento expresado en esta frase. A veces incluso es posible extraer datos sociodemográficos y de geolocalización del autor de la frase. Debido a la posibilidad de extraer la fecha y hora de los comentarios, es posible hacer agrupaciones por orden cronológico por lo que podremos representar la evolución de los sentimientos.

El resultado es una base de datos de millones y millones de frases con sentimientos humanos que pueden organizarse según seis tipos de representación que ilustran los diferentes aspectos de la población seleccionada.

Una vez salvada la frase, se correla con un listado de unos 5000 adjetivos y adverbios que expresan sentimientos

Debido a que un alto porcentaje de blogs están alojados siguiendo unos estándares, es posible obtener metadatos de éstos como el autor, que lleva al sistema a averiguar de su perfil de usuario la edad, género y localización. A partir de ésta y la hora del post, se averigua el tiempo climatológico.

Este proceso de búsqueda y extracción se repite cada 10 minutos.

Todos estos datos pueden consultarse usando el applet de WeFeelFine.

La aplicación ‘per se’ almacena las coordenadas geográficas de cada entrada en la base de datos de WeFeelFine. Por lo que se pueden realizar desarrollos, fundamentados en la geolocalización, más ambiciosos y para utilidades concretas. Utilizando su API en combinación con la API de Google Maps, por ejemplo, se podrá visualizar cartográficamente la distribución física y temporal de esas emociones que los internautas expresan.

El paso intermedio para lograr tal fin pasa por crear un RSS para cada clase de emoción que nos interese monitorizar. Podríamos crearnos un Pipe de Yahoo por cada una de las emociones nuestro interés y que implementaríamos en Google Maps usando su API (podrían aplicarse Pipes a etiquetas de un PHP).

Muchos se preguntarán ¿Y para qué sirve geolocalizar emociones?

Habría que estudiar las implicaciones de tales visualizaciones para la investigación dentro de las ciencias sociales de tales datos cualitativos procedentes del Crowdsourcing.

Igualmente, diseñando herramientas que tomen la idea de WeFeelFine podrían analizarse tendencias de forma cualitativa y también cuantitativa en ciertos estudios de geomarketing. Habría que diseñar las búsquedas semánticas correspondientes a cada necesidad.

¿No creéis entonces que con la geografía emocional y la semántica podríamos hacer muchas cosas? ¿Qué tal medir la reputación de una marca en Internet y su variabilidad geográfica y/o temporal?

Esta herramienta sentará las bases para futuras ideas en este blog que van más allá del marketing y las ciencias sociales…

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