Internet puede verse desde hace algunos años como un flujo constante de información. Esto se debe en gran parte al contenido producido en las redes sociales. Dicha cuestión puede apreciarse, por ejemplo, en las plataformas de microblogging y dentro de ellas sobre todo en Twitter.
Entre las características más importantes de esta plataforma se encuentran los Trending Topics, que son un listado de frases, términos y etiquetas relacionados a los temas emergentes más populares en la red social en determinado momento.
Así, teniendo en cuenta las cuestiones previamente mencionadas, cabe preguntarse si el hecho de que cierto tema sea Trending Topic, influye de algún modo en el volumen de consultas que recibe un motor de búsqueda sobre dicho tema.
Este proyecto propone explorar y analizar dicha cuestión y su aplicación en la mejora de los algoritmos de búsqueda.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Feuerstein, Esteban

Ricci, Santiago

Tolosa, Gabriel Hernán

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Redes Sociales y Motores de Bu´squeda
Santiago Ricci1, Esteban Feuerstein2, Gabriel H. Tolosa1,2
sricci.soft@gmail.com; efeurest@dc.uba.ar; tolosoft@unlu.edu.ar
1Departamento de Ciencias Ba´sicas, Universidad Nacional de Luja´n
2Departamento de Computacio´n, FCEyN, Universidad de Buenos Aires
Resumen
Internet puede verse desde hace algunos an˜os
como un flujo constante de informacio´n. Esto se
debe en gran parte al contenido producido en las
redes sociales. Dicha cuestio´n puede apreciarse,
por ejemplo, en las plataformas de microblog-
ging y dentro de ellas sobre todo en Twitter.
Entre las caracter´ısticas ma´s importantes de es-
ta plataforma se encuentran los Trending Topics,
que son un listado de frases, te´rminos y etiquetas
relacionados a los temas emergentes ma´s popu-
lares en la red social en determinado momento.
As´ı, teniendo en cuenta las cuestiones previa-
mente mencionadas, cabe preguntarse si el hecho
de que cierto tema sea Trending Topic, influye
de algu´n modo en el volumen de consultas que
recibe un motor de bu´squeda sobre dicho tema.
Este proyecto propone explorar y analizar dicha
cuestio´n y su aplicacio´n en la mejora de los al-
goritmos de bu´squeda.
Palabras clave: redes sociales, motores de
bu´squeda, trending topics.
Contexto
Esta l´ınea de investigacio´n se encuentra en
el marco del proyecto “Modelos y Algoritmos
de Bu´squeda + Redes Sociales para Aplicacio-
nes Verticales de Recuperacio´n de Informacio´n”,
presentado oportunamente [11]. El mismo perte-
nece al Departamento de Ciencias Ba´sicas de la
Universidad Nacional de Luja´n.
Introduccio´n
Desde hace ya algunos an˜os, algunos servi-
cios de Internet pueden verse como un flujo de
informacio´n en tiempo real, lo cual implica agre-
gar una componente temporal a la visio´n que se
tiene de la red [1]. Esto puede apreciarse, por
ejemplo, en los servicios de microblogging, los
cuales apuntan a una necesidad de comunicacio´n
diferente de la de los blogs “tradicionales”: la co-
municacio´n ra´pida. Dado que la longitud de las
publicaciones se encuentra fuertemente limitada,
se requiere menos tiempo para la generacio´n de
contenido, lo cual conlleva a que la frecuencia
de publicacio´n sea mucho mayor respecto a la
de los blogs tradicionales [4]. Un caso concreto
de microblogging es Twitter. Este es un servicio
basado en lo que se denominan tweets. Un tweet
es un mensaje cuya longitud ma´xima es de 140
caracteres. De acuerdo a datos oficiales de Twit-
ter1, sus usuarios generan ma´s de 95 millones de
tweets por d´ıa, lo cual sugiere la validez de la
1http://blog.twitter.com/2010/12/to-trend-or-not-
to-trend.html
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visio´n mencionada de Internet.
Los tweets poseen una serie de caracter´ısticas
que son importantes. En primer lugar, pueden
contener uno o ma´s s´ımbolos hashtag (“#”). Es-
tos son utilizados para etiquetarlos con palabras
claves o temas2. Por otro lado, en un tweet es
posible mencionar a otros usuarios. Tambie´n, es
importante destacar a los Trending Topics (Ten-
dencias). Esto es un listado de frases, te´rminos y
hashtags relacionados con los tema´s ma´s popula-
res en la red social en un determinado momento.
En la entrada del blog oficial de Twitter mencio-
nada anteriormente, se afirma que el algoritmo
encargado de identificar las tendencias se enfoca
principalmente en los temas sobre los que “ma´s
se habla” en la inmediatez ma´s que en los te-
mas sobre los que se hablo´. En otras palabras,
intenta identificar las “publicaciones de u´ltimo
momento” y no solamente lo popular; prioriza
que el tema sea novedoso sobre la popularidad.
Para ello, tiene en cuenta dos factores: el volu-
men de los te´rminos mencionados en Twitter y
su velocidad en el crecimiento. Por defecto, las
tendencias se determinan de forma personaliza-
da para cada usuario en base a los usuarios que
sigue y a su localizacio´n. Sin embargo, un usua-
rio puede optar por obtener Trendings Topics
de forma no personalizada, en base a su regio´n
geogra´fica.
Sobre el escenario de Internet tambie´n se en-
cuentran los motores de bu´squeda, herramientas
indispensables para el acceso al contenido en la
red. Teniendo en cuenta adema´s, que los datos
e informacio´n en la web son cada vez ma´s ricos
y complejos, se hace necesario disponer de los
mismos en tiempo y forma. En consecuencia, la
bu´squeda se ha convertido en un proceso clave
y central en la web. Esto se traduce en que los
motores de bu´squeda deban responder millones
de consultas (queries) por d´ıa, lo cual implica
2https://support.twitter.com/articles/49309-what-
are-hashtags-symbols#
eficiencia y efectividad para poder otorgar a los
usuarios respuestas relevantes lo ma´s ra´pido po-
sible [12].
Existen diversos estudios acerca de Twitter.
En [4] se estudia al servicio desde el punto de
vista estructural y del contenido. Una publica-
cio´n posterior [6] ampl´ıa dicha caracterizacio´n.
En [7] se exponen las caracter´ısticas topolo´gi-
cas del servicio de microblogging y se sugiere
que gran parte (85 %) de los Trending Topics
estan relacionados con las noticias del momento
o con aquellas que son persistentes en el tiempo
y que una gran porcio´n (31 %) de los mismos du-
ra aproximadamente un d´ıa. Adema´s se concluye
que los usuarios tienden a “hablar” sobre dichas
noticias. En [2], tambie´n estudian los Trending
Topics y se afirma que aquellos con grandes du-
raciones esta´n caracterizados por la naturaleza
“resonante” del contenido de sus tweets asocia-
dos, el cual proviene, generalmente, de los me-
dios de comunicacio´n tradicionales. De este mo-
do, Twitter se comporta como un amplificador
selectivo del contenido generado por los medios
tradicionales mediante cadenas de retweets. En
[10] se compara la tarea de bu´squeda de los usua-
rios en Twitter respecto a la misma en los mo-
tores de bu´squeda y se concluye que los usuarios
utilizan Twitter para monitorear un tema y la
Web para aprender ma´s acerca del mismo.
Tambie´n, es conocido el uso de esta red para
expresar opiniones acerca de diferentes temas, lo
cual se ha traducido en gran cantidad de art´ıcu-
los que plantean diferentes enfoques sobre co´mo
realizar Miner´ıa de Opinio´n sobre la red social,
como por ejemplo, [14] o [9].
Sin embargo, au´n no esta´ clara la relacio´n
entre los motores de bu´squeda y las redes socia-
les, por lo que en esta l´ınea de investigacio´n se
trabaja sobre las siguientes cuestiones:
1. El hecho de que cierto tema sea Trending
Topic, ¿Influye de algu´n modo en el volu-
men de consultas que recibe un motor de
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bu´squeda sobre dicho tema?
2. ¿Es posible emplear esta informacio´n de
la red social para “optimizar” el algorit-
mo de bu´squeda, por ejemplo, utiliza´ndolo
para refinar las pol´ıticas de reemplazo de
una memoria cache´ o el prefetching [5] de
resultados?
3. De igual manera, ¿Se podr´ıa aplicar dicha
informacio´n en el proceso de desambigua-
cio´n del sentido de una consulta?
L´ıneas de investigacio´n y desa-
rrollo
Las hipo´tesis presentadas en la seccio´n an-
terior sugieren las siguientes l´ıneas de investiga-
cio´n:
1. Caracterizacio´n de los Trending To-
pics: en esta l´ınea se pretende determinar
propiedades de los Trending Topics que
son u´tiles en relacio´n con las tema´ticas pro-
puestas. Una primer problema´tica es cla-
sificar el contenido que intentan describir
los Trending Topics, dado que es conoci-
do que no todos los usuarios utilizan la
red social con los mismos objetivos [4] y
el espectro de temas abarcados por la mis-
ma es virtualmente ilimitado. En este sen-
tido, tambie´n es importante estudiar los
per´ıodos en los que se encuentran activos,
sus repeticiones en el tiempo, el porcentaje
de usuarios que participan en los mismos,
entre otras cuestiones. Aqu´ı tambie´n pue-
de enmarcarse el proceso de derivacio´n de
consultas desde los Trending Topics. Este
proceso puede ser determinante en los re-
sultados, dado que no siempre esta´ claro el
tema que representa. El parsing del mismo
puede ser problema´tico e incluso generar
consultas ambiguas.
2. Caracterizacio´n del volumen de tra´fi-
co en un motor de bu´squeda median-
te me´todos indirectos: esta l´ınea pre-
tende intentar establecer el impacto en la
carga de trabajo de un conjunto de con-
sultas a un motor de bu´squeda. Como esta
informacio´n es propietaria de los provee-
dores de los servicios de bu´squeda (se los
caracteriza como “ambientes no cooperati-
vos” [8]), se requieren me´todos “externos”
que permitan obtener aproximaciones va´li-
das. Este problema ha sido abordado en el
a´rea de Recuperacio´n de Informacio´n Dis-
tribuida para obtener descripciones de los
recursos objetivo (por ejemplo, Query Ba-
sed Sampling [3]). Esta idea ya ha sido ex-
plorada inicialmente en nuestro proyecto
(se presenta en la pro´xima seccio´n).
3. Algoritmos que exploten los featu-
res de los Trending Topics para la
desambiguacio´n del sentido de una
consulta: mu´ltiples elementos se tienen en
cuenta a la hora de decidir el ranking fi-
nal de una consulta para un usuario parti-
cular. Se sabe que su historial de bu´sque-
da e informacio´n de perfil son indicadores
de preferencias tema´ticas, utilizados por
ejemplo, para el proceso de desambigua-
cio´n. Se considera explorar si la informa-
cio´n proveniente de una red social aporta
a este proceso.
4. Modelos de caching y prefetching que
usan la informacio´n de los Trending
Topics para tomar decisiones que me-
joren la performance: estas dos te´cni-
cas son ampliamente usadas en el a´mbito
de los motores de bu´squeda y permanen-
temente se estudian nuevas estrategias. El
uso propuesto puede permitir mejoras par-
ticulares bajo ciertas circunstancias, por
ejemplo, bu´squedas en tiempo real.
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Resultados y objetivos
Sobre estas l´ıneas de investigacio´n se ha co-
menzado a trabajar y se han obtenido algunos
resultados prometedores. Se realizo´ una expe-
riencia de pequen˜a escala sobre los Trending To-
pics de Twitter para Argentina durante una se-
mana. Por otro lado, se observaron las tenden-
cias de evolucio´n de algunas consultas mediante
Google Trends y se aplicaron tres me´tricas que
apuntan a cuantificar el impacto de la red social
en un motor de bu´squeda:
1. Variacio´n porcentual del intere´s de la
consulta derivada para un Trending
Topic respecto al d´ıa anterior: esta
me´trica intenta capturar el hecho de que
si los Trending Topics influyen en el vo-
lumen de consultas, entonces debe existir
una diferencia significativa en el intere´s en
dicha consulta cuando el tema es Trending
Topic y cuando no lo es.
2. Cuantifiacio´n del cambio en la ten-
dencia que experimenta cierta con-
sulta derivada cuando el tema se con-
vierte en Trending Topic, respecto a
su tendencia en los n d´ıas anteriores.
3. Algoritmo de deteccio´n de picos (burst
detection): este algoritmo fue utilizado
de acuerdo a [13]. Aqu´ı se intenta demos-
trar que el d´ıa que un tema es Trending
Topic, registra un pico en la aparicio´n de
consultas en el motor de bu´squeda.
Los resultados preliminares muestran que apro-
ximadamente el 70 % de las consultas aumen-
tan su volumen de tra´fico cuando aparecen como
Trending Topic en Twitter y en aproximadamen-
te el 60 % de los casos este crecimiento supera el
40 % respecto al d´ıa anterior.
Formacio´n de Recursos Hu-
manos
Esta l´ınea de investigacio´n surgio´ de una Pa-
sant´ıa Interna Rentada (PIR) de la UNLu que
el primer autor realizo´ en el proyecto en que
esta´ inserta (Ver “Contexto”) bajo la supervi-
sio´n de Prof. Gabriel Tolosa. Durante dicha pa-
sant´ıa surgieron varias direcciones futuras, por lo
que el primer autor va a desarrollar su Trabajo
Final de Licenciatura en Sistemas de Informa-
cio´n en esta a´rea y se preve´ incorporar un nuevo
pasante durante el an˜o en curso.
Referencias
[1] Agarwal, S.; Agarwal, S. Social networks
as Internet barometers for optimizing con-
tent delivery networks. In 3rd International
Symposium on Advanced Networks and Te-
lecommunication Systems (ANTS). 2009.
[2] Asur, S.; Huberman, B. A.; Szabo, G.;
Wang, C. Trends in social media: Persis-
tence and decay. In 5th International AAAI
Conference on Weblogs and Social Media.
2011.
[3] Callan, J.; Connel, M. Query-based sam-
pling of text databases. In ACM Transac-
tions on Information Systems, v. 19, n. 2,
pp. 97-130. 2001.
[4] Java, A.; Song, X.; Finin, T.; Tseng B.
Why we twitter: understanding microblog-
ging usage and communities. In Procee-
dings of the 9th WebKDD and 1st SNA-
KDD 2007 workshop on Web mining and
social network analysis (WebKDD/SNA-
KDD ’07), pp. 56-65. 2007
[5] Jonassen, S.; Barla Cambazoglu B.; Silves-
tri F. Prefetching query results and its im-
pact on search engines. In Proceedings of
____________________________________
                                        PAGINA - 90 -
the 35th international ACM SIGIR confe-
rence on Research and development in in-
formation retrieval (SIGIR ’12), pp. 631-
640. 2012.
[6] Krishnamurthy, B.; Gill, P.; Arlitt M. A few
chirps about twitter. In Proceedings of the
first workshop on Online social networks
(WOSN ’08), pp. 19-24. 2008.
[7] Kwak, H.; Lee, C.; Park, H.; Moon, S. What
is Twitter, a social network or a news me-
dia?. In Proceedings of the 19th internatio-
nal conference on World wide web (WWW
’10), pp. 591-600. 2010.
[8] Luo S. Federated search of text search en-
gines in uncooperative environments. PhD
Thesis. Carnegie Mellon University. 2006.
[9] Meng X.; Wei, F.; Liu, X.; Zhou, M.; Li, S.;
Wang, H. Entity-centric topic-oriented opi-
nion summarization in twitter. In Procee-
dings of the 18th ACM SIGKDD interna-
tional conference on Knowledge discovery
and data mining (KDD ’12), pp. 379-387.
2012.
[10] Teevan, J.; Ramage, D.; Ringel Morris, M.
#TwitterSearch: a comparison of microblog
search and web search. In Proceedings of
the fourth ACM international conference on
Web search and data mining (WSDM ’11),
pp. 35-44. 2011.
[11] Tolosa, G. H.; Bordignon F. Modelos y al-
goritmos de bu´squeda + redes sociales pa-
ra aplicaciones verticales de recuperacio´n
de informacio´n. En Proceedings del XIII
Workshop de Investigadores en Ciencias de
la Computacio´n (WICC 2011), pp. 243-247.
978-950-673-892-1. 2011.
[12] Tolosa G. H.; Feuerstein E. Mejoras al-
gor´ıtmicas y estructuras de datos para
bu´squedas altamente eficientes. En Procee-
dings del XIV Workshop de Investigado-
res en Ciencias de la Computacio´n (WICC
2012), p. 740-744. 978-950-766-082-5. 2012.
[13] Vlachos, M.; Meek, C.; Vagena, Z.; Guno-
pulos, D. Identifying similarities, periodici-
ties and bursts for online search queries. In
Proceedings of the 2004 ACM SIGMOD in-
ternational conference on Management of
data (SIGMOD ’04), pp. 131-142. 2004.
[14] Wang, X.; Wei, F.; Liu, X.; Zhou, M.;
Zhang, M. Topic sentiment analysis in
twitter: a graph-based hashtag sentiment
classification approach. In Proceedings of
the 20th ACM international conference on
Information and knowledge management
(CIKM ’11) pp. 1031-1040. 2011.
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Redes sociales y motores de búsqueda

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Redes Sociales y Motores de Bu´squedaSantiago Ricci1, Esteban Feuerstein2, Gabriel H. Tolosa1,2sricci.soft@gmail.com; efeurest@dc.uba.ar; tolosoft@unlu.edu.ar1Departamento de Ciencias Ba´sicas, Universidad Nacional de Luja´n2Departamento de Computacio´n, FCEyN, Universidad de Buenos AiresResumenInternet puede verse desde hace algunos an˜oscomo un flujo constante de informacio´n. Esto sedebe en gran parte al contenido producido en lasredes sociales. Dicha cuestio´n puede apreciarse,por ejemplo, en las plataformas de microblog-ging y dentro de ellas sobre todo en Twitter.Entre las caracter´ısticas ma´s importantes de es-ta plataforma se encuentran los Trending Topics,que son un listado de frases, te´rminos y etiquetasrelacionados a los temas emergentes ma´s popu-lares en la red social en determinado momento.As´ı, teniendo en cuenta las cuestiones previa-mente mencionadas, cabe preguntarse si el hechode que cierto tema sea Trending Topic, influyede algu´n modo en el volumen de consultas querecibe un motor de bu´squeda sobre dicho tema.Este proyecto propone explorar y analizar dichacuestio´n y su aplicacio´n en la mejora de los al-goritmos de bu´squeda.Palabras clave: redes sociales, motores debu´squeda, trending topics.ContextoEsta l´ınea de investigacio´n se encuentra enel marco del proyecto “Modelos y Algoritmosde Bu´squeda + Redes Sociales para Aplicacio-nes Verticales de Recuperacio´n de Informacio´n”,presentado oportunamente [11]. El mismo perte-nece al Departamento de Ciencias Ba´sicas de laUniversidad Nacional de Luja´n.Introduccio´nDesde hace ya algunos an˜os, algunos servi-cios de Internet pueden verse como un flujo deinformacio´n en tiempo real, lo cual implica agre-gar una componente temporal a la visio´n que setiene de la red [1]. Esto puede apreciarse, porejemplo, en los servicios de microblogging, loscuales apuntan a una necesidad de comunicacio´ndiferente de la de los blogs “tradicionales”: la co-municacio´n ra´pida. Dado que la longitud de laspublicaciones se encuentra fuertemente limitada,se requiere menos tiempo para la generacio´n decontenido, lo cual conlleva a que la frecuenciade publicacio´n sea mucho mayor respecto a lade los blogs tradicionales [4]. Un caso concretode microblogging es Twitter. Este es un serviciobasado en lo que se denominan tweets. Un tweetes un mensaje cuya longitud ma´xima es de 140caracteres. De acuerdo a datos oficiales de Twit-ter1, sus usuarios generan ma´s de 95 millones detweets por d´ıa, lo cual sugiere la validez de la1http://blog.twitter.com/2010/12/to-trend-or-not-to-trend.html____________________________________                                        PAGINA - 87 -visio´n mencionada de Internet.Los tweets poseen una serie de caracter´ısticasque son importantes. En primer lugar, puedencontener uno o ma´s s´ımbolos hashtag (“#”). Es-tos son utilizados para etiquetarlos con palabrasclaves o temas2. Por otro lado, en un tweet esposible mencionar a otros usuarios. Tambie´n, esimportante destacar a los Trending Topics (Ten-dencias). Esto es un listado de frases, te´rminos yhashtags relacionados con los tema´s ma´s popula-res en la red social en un determinado momento.En la entrada del blog oficial de Twitter mencio-nada anteriormente, se afirma que el algoritmoencargado de identificar las tendencias se enfocaprincipalmente en los temas sobre los que “ma´sse habla” en la inmediatez ma´s que en los te-mas sobre los que se hablo´. En otras palabras,intenta identificar las “publicaciones de u´ltimomomento” y no solamente lo popular; priorizaque el tema sea novedoso sobre la popularidad.Para ello, tiene en cuenta dos factores: el volu-men de los te´rminos mencionados en Twitter ysu velocidad en el crecimiento. Por defecto, lastendencias se determinan de forma personaliza-da para cada usuario en base a los usuarios quesigue y a su localizacio´n. Sin embargo, un usua-rio puede optar por obtener Trendings Topicsde forma no personalizada, en base a su regio´ngeogra´fica.Sobre el escenario de Internet tambie´n se en-cuentran los motores de bu´squeda, herramientasindispensables para el acceso al contenido en lared. Teniendo en cuenta adema´s, que los datose informacio´n en la web son cada vez ma´s ricosy complejos, se hace necesario disponer de losmismos en tiempo y forma. En consecuencia, labu´squeda se ha convertido en un proceso clavey central en la web. Esto se traduce en que losmotores de bu´squeda deban responder millonesde consultas (queries) por d´ıa, lo cual implica2https://support.twitter.com/articles/49309-what-are-hashtags-symbols#eficiencia y efectividad para poder otorgar a losusuarios respuestas relevantes lo ma´s ra´pido po-sible [12].Existen diversos estudios acerca de Twitter.En [4] se estudia al servicio desde el punto devista estructural y del contenido. Una publica-cio´n posterior [6] ampl´ıa dicha caracterizacio´n.En [7] se exponen las caracter´ısticas topolo´gi-cas del servicio de microblogging y se sugiereque gran parte (85 %) de los Trending Topicsestan relacionados con las noticias del momentoo con aquellas que son persistentes en el tiempoy que una gran porcio´n (31 %) de los mismos du-ra aproximadamente un d´ıa. Adema´s se concluyeque los usuarios tienden a “hablar” sobre dichasnoticias. En [2], tambie´n estudian los TrendingTopics y se afirma que aquellos con grandes du-raciones esta´n caracterizados por la naturaleza“resonante” del contenido de sus tweets asocia-dos, el cual proviene, generalmente, de los me-dios de comunicacio´n tradicionales. De este mo-do, Twitter se comporta como un amplificadorselectivo del contenido generado por los mediostradicionales mediante cadenas de retweets. En[10] se compara la tarea de bu´squeda de los usua-rios en Twitter respecto a la misma en los mo-tores de bu´squeda y se concluye que los usuariosutilizan Twitter para monitorear un tema y laWeb para aprender ma´s acerca del mismo.Tambie´n, es conocido el uso de esta red paraexpresar opiniones acerca de diferentes temas, locual se ha traducido en gran cantidad de art´ıcu-los que plantean diferentes enfoques sobre co´morealizar Miner´ıa de Opinio´n sobre la red social,como por ejemplo, [14] o [9].Sin embargo, au´n no esta´ clara la relacio´nentre los motores de bu´squeda y las redes socia-les, por lo que en esta l´ınea de investigacio´n setrabaja sobre las siguientes cuestiones:1. El hecho de que cierto tema sea TrendingTopic, ¿Influye de algu´n modo en el volu-men de consultas que recibe un motor de____________________________________                                        PAGINA - 88 -bu´squeda sobre dicho tema?2. ¿Es posible emplear esta informacio´n dela red social para “optimizar” el algorit-mo de bu´squeda, por ejemplo, utiliza´ndolopara refinar las pol´ıticas de reemplazo deuna memoria cache´ o el prefetching [5] deresultados?3. De igual manera, ¿Se podr´ıa aplicar dichainformacio´n en el proceso de desambigua-cio´n del sentido de una consulta?L´ıneas de investigacio´n y desa-rrolloLas hipo´tesis presentadas en la seccio´n an-terior sugieren las siguientes l´ıneas de investiga-cio´n:1. Caracterizacio´n de los Trending To-pics: en esta l´ınea se pretende determinarpropiedades de los Trending Topics queson u´tiles en relacio´n con las tema´ticas pro-puestas. Una primer problema´tica es cla-sificar el contenido que intentan describirlos Trending Topics, dado que es conoci-do que no todos los usuarios utilizan lared social con los mismos objetivos [4] yel espectro de temas abarcados por la mis-ma es virtualmente ilimitado. En este sen-tido, tambie´n es importante estudiar losper´ıodos en los que se encuentran activos,sus repeticiones en el tiempo, el porcentajede usuarios que participan en los mismos,entre otras cuestiones. Aqu´ı tambie´n pue-de enmarcarse el proceso de derivacio´n deconsultas desde los Trending Topics. Esteproceso puede ser determinante en los re-sultados, dado que no siempre esta´ claro eltema que representa. El parsing del mismopuede ser problema´tico e incluso generarconsultas ambiguas.2. Caracterizacio´n del volumen de tra´fi-co en un motor de bu´squeda median-te me´todos indirectos: esta l´ınea pre-tende intentar establecer el impacto en lacarga de trabajo de un conjunto de con-sultas a un motor de bu´squeda. Como estainformacio´n es propietaria de los provee-dores de los servicios de bu´squeda (se loscaracteriza como “ambientes no cooperati-vos” [8]), se requieren me´todos “externos”que permitan obtener aproximaciones va´li-das. Este problema ha sido abordado en ela´rea de Recuperacio´n de Informacio´n Dis-tribuida para obtener descripciones de losrecursos objetivo (por ejemplo, Query Ba-sed Sampling [3]). Esta idea ya ha sido ex-plorada inicialmente en nuestro proyecto(se presenta en la pro´xima seccio´n).3. Algoritmos que exploten los featu-res de los Trending Topics para ladesambiguacio´n del sentido de unaconsulta: mu´ltiples elementos se tienen encuenta a la hora de decidir el ranking fi-nal de una consulta para un usuario parti-cular. Se sabe que su historial de bu´sque-da e informacio´n de perfil son indicadoresde preferencias tema´ticas, utilizados porejemplo, para el proceso de desambigua-cio´n. Se considera explorar si la informa-cio´n proveniente de una red social aportaa este proceso.4. Modelos de caching y prefetching queusan la informacio´n de los TrendingTopics para tomar decisiones que me-joren la performance: estas dos te´cni-cas son ampliamente usadas en el a´mbitode los motores de bu´squeda y permanen-temente se estudian nuevas estrategias. Eluso propuesto puede permitir mejoras par-ticulares bajo ciertas circunstancias, porejemplo, bu´squedas en tiempo real.____________________________________                                        PAGINA - 89 -Resultados y objetivosSobre estas l´ıneas de investigacio´n se ha co-menzado a trabajar y se han obtenido algunosresultados prometedores. Se realizo´ una expe-riencia de pequen˜a escala sobre los Trending To-pics de Twitter para Argentina durante una se-mana. Por otro lado, se observaron las tenden-cias de evolucio´n de algunas consultas medianteGoogle Trends y se aplicaron tres me´tricas queapuntan a cuantificar el impacto de la red socialen un motor de bu´squeda:1. Variacio´n porcentual del intere´s de laconsulta derivada para un TrendingTopic respecto al d´ıa anterior: estame´trica intenta capturar el hecho de quesi los Trending Topics influyen en el vo-lumen de consultas, entonces debe existiruna diferencia significativa en el intere´s endicha consulta cuando el tema es TrendingTopic y cuando no lo es.2. Cuantifiacio´n del cambio en la ten-dencia que experimenta cierta con-sulta derivada cuando el tema se con-vierte en Trending Topic, respecto asu tendencia en los n d´ıas anteriores.3. Algoritmo de deteccio´n de picos (burstdetection): este algoritmo fue utilizadode acuerdo a [13]. Aqu´ı se intenta demos-trar que el d´ıa que un tema es TrendingTopic, registra un pico en la aparicio´n deconsultas en el motor de bu´squeda.Los resultados preliminares muestran que apro-ximadamente el 70 % de las consultas aumen-tan su volumen de tra´fico cuando aparecen comoTrending Topic en Twitter y en aproximadamen-te el 60 % de los casos este crecimiento supera el40 % respecto al d´ıa anterior.Formacio´n de Recursos Hu-manosEsta l´ınea de investigacio´n surgio´ de una Pa-sant´ıa Interna Rentada (PIR) de la UNLu queel primer autor realizo´ en el proyecto en queesta´ inserta (Ver “Contexto”) bajo la supervi-sio´n de Prof. Gabriel Tolosa. Durante dicha pa-sant´ıa surgieron varias direcciones futuras, por loque el primer autor va a desarrollar su TrabajoFinal de Licenciatura en Sistemas de Informa-cio´n en esta a´rea y se preve´ incorporar un nuevopasante durante el an˜o en curso.Referencias[1] Agarwal, S.; Agarwal, S. Social networksas Internet barometers for optimizing con-tent delivery networks. In 3rd InternationalSymposium on Advanced Networks and Te-lecommunication Systems (ANTS). 2009.[2] Asur, S.; Huberman, B. A.; Szabo, G.;Wang, C. Trends in social media: Persis-tence and decay. In 5th International AAAIConference on Weblogs and Social Media.2011.[3] Callan, J.; Connel, M. Query-based sam-pling of text databases. In ACM Transac-tions on Information Systems, v. 19, n. 2,pp. 97-130. 2001.[4] Java, A.; Song, X.; Finin, T.; Tseng B.Why we twitter: understanding microblog-ging usage and communities. In Procee-dings of the 9th WebKDD and 1st SNA-KDD 2007 workshop on Web mining andsocial network analysis (WebKDD/SNA-KDD ’07), pp. 56-65. 2007[5] Jonassen, S.; Barla Cambazoglu B.; Silves-tri F. Prefetching query results and its im-pact on search engines. In Proceedings of____________________________________                                        PAGINA - 90 -the 35th international ACM SIGIR confe-rence on Research and development in in-formation retrieval (SIGIR ’12), pp. 631-640. 2012.[6] Krishnamurthy, B.; Gill, P.; Arlitt M. A fewchirps about twitter. In Proceedings of thefirst workshop on Online social networks(WOSN ’08), pp. 19-24. 2008.[7] Kwak, H.; Lee, C.; Park, H.; Moon, S. Whatis Twitter, a social network or a news me-dia?. In Proceedings of the 19th internatio-nal conference on World wide web (WWW’10), pp. 591-600. 2010.[8] Luo S. Federated search of text search en-gines in uncooperative environments. PhDThesis. Carnegie Mellon University. 2006.[9] Meng X.; Wei, F.; Liu, X.; Zhou, M.; Li, S.;Wang, H. Entity-centric topic-oriented opi-nion summarization in twitter. In Procee-dings of the 18th ACM SIGKDD interna-tional conference on Knowledge discoveryand data mining (KDD ’12), pp. 379-387.2012.[10] Teevan, J.; Ramage, D.; Ringel Morris, M.#TwitterSearch: a comparison of microblogsearch and web search. In Proceedings ofthe fourth ACM international conference onWeb search and data mining (WSDM ’11),pp. 35-44. 2011.[11] Tolosa, G. H.; Bordignon F. Modelos y al-goritmos de bu´squeda + redes sociales pa-ra aplicaciones verticales de recuperacio´nde informacio´n. En Proceedings del XIIIWorkshop de Investigadores en Ciencias dela Computacio´n (WICC 2011), pp. 243-247.978-950-673-892-1. 2011.[12] Tolosa G. H.; Feuerstein E. Mejoras al-gor´ıtmicas y estructuras de datos parabu´squedas altamente eficientes. En Procee-dings del XIV Workshop de Investigado-res en Ciencias de la Computacio´n (WICC2012), p. 740-744. 978-950-766-082-5. 2012.[13] Vlachos, M.; Meek, C.; Vagena, Z.; Guno-pulos, D. Identifying similarities, periodici-ties and bursts for online search queries. InProceedings of the 2004 ACM SIGMOD in-ternational conference on Management ofdata (SIGMOD ’04), pp. 131-142. 2004.[14] Wang, X.; Wei, F.; Liu, X.; Zhou, M.;Zhang, M. Topic sentiment analysis intwitter: a graph-based hashtag sentimentclassification approach. In Proceedings ofthe 20th ACM international conference onInformation and knowledge management(CIKM ’11) pp. 1031-1040. 2011.____________________________________                                        PAGINA - 91 -

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