Facebook crea algoritmo que predice ruptura de una pareja

Facebook crea algoritmo que predice ruptura de una pareja

La fórmula también puede decir qué usuarios formarán una nueva relación.

24horas.cl Tvn
29.10.2013

Todo es cuestión de números, incluso las relaciones personales.

Al menos eso opinan Jon Kleinberg, científico de computación de la Universidad de Cornell, y Lars Backstrom, ingeniero de la mayor red social del mundo, Facebook.

Ambos han publicado un estudio en el que explican un algoritmo que podría planificar la fecha en la que una pareja va a romper. Es decir, predecir matemáticamente, mediante ciertas variables, cuando es el fin de la pareja.

Además este algoritmo, para individuos sin pareja, llega a descubrir la persona con la que se tiene una relación más afectiva.

¿Cómo es posible? El algoritmo tiene en cuenta las conexiones que se generan en la red social entre los diferentes amigos. Para llegar a su conclusión, los investigadores tomaron como muestra la red social, dentro de ella seleccionaron más de un millón de cuentas. Personas mayores de 20 años, que tenían entre 50 y 2.000 amigos. Además debían indicar en su perfil que tenían una relación o definitivamente estaban casados.

Los amigos cercanos tienen muchos amigos en común. En el caso de las personas en relaciones amorosas tratan de conectarse entre diferentes círculos. Por ejemplo, la esposa que presenta a su esposo a su círculo de amigos del trabajo o con sus amigos del colegio con los que él no tiene ninguna conexión en común.

El algoritmo de la dispersión fue capaz de identificar de forma correcta en un 60% de las ocasiones, a las esposas de un usuario en Facebook. El algoritmo también pudo identificar muy bien a la personas con la que alguien apuntaba estar en una relación.

Lo más llamativo es que cuando el algoritmo falla, parece que la relación está en serios problemas. Una pareja en una relación declarada y una dispersión del 50% es más propensa a romper en los próximos meses.

Para Facebook, la investigación forma parte de un esfuerzo por mirar más de cerca las relaciones entre sus usuarios y así adaptar los contenidos al área comercial, es decir, la publicidad.


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