Grandes (del meme) como Chiquito de la Calzada no podrían ser generados por una máquina. El humor, de momento, es propiedad de las personas". Quien así habla es Miguel Romero, Executive Manager de Bigdata de la consultora SDG Group Iberia. Trabaja a diario con el humor, pero también con las máquinas. Convierte la ironía en algorimos para que una futura inteligencia artificial pueda arrojar datos muy serios. La materia prima es el meme, de la que se alimenta su herramienta Meme Index. Es un arma poderosa que está cambiando. Romero participa este viernes en el Big Data Spain presentando su herramienta para predecir comportamientos sociales y modas a partir del análisis en tiempo real de los millones memes que circulan (y dejan de circular) por internet.
El concepto meme apareció por primera vez en el libro El gen egoísta de Richard Dawkins. Por analogía con los genes, los memes son las "unidades que traspasan información cultural entre humanos", precisa Romero quien recuerda: "Vi una entrevista de Punset a Susan Blackmore en que se expicaba el concepto y me pareció sensacional". Está a medio camino entre la crítica y el humor visual, jugando con variaciones de una imagen repetida. "El meme, cuando empezó todo esto, vi lo creaba gente muy particular. Y traspasaba información de manera muy rápida", tanto que "nadie lo podía analizar". Lo bueno es que deja rastro.
Memeconomía lingüística y computación
El ecosistema del meme es heterogeneo, lo cual complica su rastreo. De Twitter y Facebook a WhatsApp. Además, en palabras de Romero, "son datos desestructurados. Foto, vídeo, texto… (con muchos significados, irónicos las más de las veces). Ahora ya hay herramientas analíticas para tratarlas de forma automática vía inteligencia artificial".
Pero a él le interesaba crear una utilidad de análisis "industrializable", sencilla y que trabajase en tiempo real. No estaba para "deep learning". Además,"los memes están desapareciendo, al menos los de toda la vida". Se simplifican, "se están convirtiendo en unidades de información de una foto con unas letras o unos símbolos debajo". Los whatsapps apenas se responden ya con un gif animado y un emoji. Memeconomía lingüística.
Su plataforma bebe de un repositorio de imágenes recurrentes. Desde un Homer Simpson diciendo "d'oh", a la escena del "novio distraído" que mira a otra mujer mientras pasea con su pareja (el meme más popular ahora mismo). "La gente recurre a imágenes existentes, no las toma a propósito pensando en hacer un meme. Las utiliza porque quieren darle mensajes diferentes. Tengo la misma imagen para 50 mensajes diferentes dentro de una arquitectura de big data".
Romero asocia cada imagen con una serie de sentimientos o emociones. Luego, el sistema peina la red en busca de memes populares y los casa mediante un algoritmo (Template Matching) con las imágenes del repositorio. El marco de trabajo (framework Open CV) desarrollado permite analizar esos memes, sacar conclusiones y hacer pronósticos sobre tendencias. Un poco como hace Google con sus búsquedas.
Hoy Google es capaz de anticipar una gripe mejor que los sistemas de salud. Los memes lo tienen más difícil, pero también pueden predecir tendencias.
“Google lo tiene muy fácil, tiene todo lo que hacemos y buscamos. Se han adelantado varias veces a adivinar una epidemia de gripe antes que los sistemas nacionales de salud sólo por cómo la gente navega, sus tendencias. Un meme lo tiene más difícil. Pasa de persona en persona y ahí reside su magia". Y su valor.
Posible filón para las marcas
¿A quién puede interesar esta herramienta? "A las marcas". Volvamos al meme del "novio distraído" "Yo estoy con mi iPhone7 y quiero un iPhone X. [Esos personajes de la foto] expresan muy bien el compromiso. Cualquier empresa que quiera observar cómo circula su marca creo que agradecerían tener esa información: qué tiene el consumidor y qué quiere", señala Romero. El índice también funciona al contrario, "¿por qué ya no hay memes acerca de algo que es suyo?"
Puestos a industrializar el proceso, ¿podrían las máquinas ser las encargadas de crear memes al servicio de estados de opinión favorables para las empresas o productos? "Apuesto por los humanos", señala Romero, quien recuerda las actuales experiencias que ya ocurren con quienes manejan redes sociales corporativas y escriben de forma encorsetada.
"Cuando un community manager expresa mediante humor o publicidad lo que sucede en una marca de manera muy automática, da una sensación de artificialidad, de ser algo básico, no cala más allá. No he visto que humor generado por máquinas llegue demasiado lejos".
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