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Palabras de Moda
3 de Marzo de 2003.
 Jon Kleinberg, un profesor de ciencia informática en la Cornell University, ha desarrollado un método que permite a un computador encontrar los temas que dominan una conversación en un momento particular. Para ello busca, entre grandes colecciones de documentos, la aparición súbita y rápida de palabras.
En los años después de la Revolución Americana, los presidentes estadounidenses hablaban mucho de los británicos, y después de las milicias, de Francia y España. A mediados del siglo XIX, en sus discursos aparecieron palabras como "emancipación", "esclavos" y "rebelión". A principios del siglo XX, los presidentes empezaron a usar muchas palabras sobre negocios, que fueron reemplazadas pronto por "depresión". Un par de décadas después, hablaban de átomos y comunismo. A finales de los años 90, las palabras de moda seguían prevaleciendo.
Para demostrar el funcionamiento de su método de búsqueda de tópicos, Jon Kleinberg escaneó los discursos sobre el Estado de la Unión de los presidentes estadounidenses desde 1790 hasta el presente, y creó una lista de palabras que sorprendentemente refleja las tendencias históricas.
Lo interesante es que la técnica podría usarse en muchas otras aplicaciones de tratamiento y búsqueda de datos, como la búsqueda de información en Internet, o el estudio de las tendencias de la sociedad reflejadas en las páginas web.
Kleinberg tuvo la idea de su programa tratando de encontrar una manera de enfrentarse al intenso flujo de correo electrónico que recibe. Supuso que cuando un tema importante sale a la palestra, las palabras clave relacionadas con dicho tema mostrarán un súbito incremento de frecuencia en sus apariciones. La búsqueda de estas palabras que aparecen de pronto más a menudo que antes podría, imaginó, proporcionar una forma de categorizar los mensajes.
Preparó entonces un algoritmo que se ocupa de ello. Mide no sólo el número de veces que una palabra aparece, sino también el ritmo de incremento en dichos números a lo largo del tiempo. Los programas basados en este algoritmo pueden escanear textos que varíen con el paso del tiempo y señalar las palabras que se utilizan de forma más frecuente y súbita.
Un sistema semejante podría emplearse para analizar los emails intercambiados por terroristas, o para buscar modas temáticas en páginas web personales.
Información adicional en:
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