El problema estadistico de medir influencia

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Medir la influencia online es el santo grial con el que muchos venden servicios corporativos, desde Radian 6 hasta Klout, y no me canso de mostrar errores formales o de base en sus sistemas; de hecho la inversión de Mike Arrington en Klout me dejó jugar con un ejemplo particular (nuestro amigo @esta) o cuando se lanzó Klout Moments pudimos ver que encima ahora sabés que “mejorar” pero una nota del Dr. Muchael Liu de Lithium muestra un detalle clave:

Validación Circular Inválida: Se utilizan datos de reciprocidad, tales como “Likes” y “Retweets” (que son representaciones dignas para la influencia digital propia), para su validación. Pero también utilizan estos datos en su algoritmo. Este es un error común en validación de modelosestadísticos, ya que este proceso de validación circular no brinda ninguna información sobre la precisión del algoritmo. Para validar correctamente cualquier modelo, se debe tener una medida independiente de los resultados, y eso significa que no puedes usar nada de eso en el modelo.

Que encima cuando uno mira cosas como Klout Moments o como Crowdbooster Analysis se da cuenta que terminan siendo servicios que te sirven para inflar artificialmente tus números en una clara con el black-hat SEO; antes se usaba para lograr más relevancia en buscadores, ahora se usa para lograr mas relevancia en motores de influencia.

“Una puntuación de influencia es en realidad una medida acerca de qué tan bien “jugás” con los sistemas de puntuación”… “Si tuiteas mucho ayer y la puntuación salta hoy, acabas de descubrir que se puede aumentar el score de influencia. Sabiendo esto, ¿vas a twittear más? La mayoría probablemente lo haría, sobre todo si se preocupan por su puntuación. Esto ha creado una gran cantidad de bocones que no son influyentes de ninguna manera significativa

¿Como? ¿Que no sabés que hacer para medirlo? Bueno, el 90% de los “shoshialmidiaesperts” tampoco pero entre Klout Moments para mejorar tu influencia y un resúmen como el de Crowdbooster ni siquiera tenés que preocuparte en averiguarlo… ellos te lo dicen :)

crowdbooster influencia online

PD: escribir “motores de influencia” y “Crowdbooster” en el mismo post me hacen sentir que el humo me ahoga

4 thoughts on “El problema estadistico de medir influencia

  1. ant

    ¿Quién en más influyente el político que moviliza a más gente de su partido o el que “convierte” a más indecisos o el que convence a más gente de la oposición? Demasiado vago el significado de influencia.

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