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Tecnología | 04/07/2013
Tecnología futbolística
IBM convirtió a fans brasileros en directores técnicos para la Copa Confederaciones 2013. Big Data y tecnología analítica sirvieron para extraer información de los tweets de espectadores de los juegos y dar así asesoramiento, en tiempo real
Brasil
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IBM permitió a millones de fans del fútbol de Brasil hacer oír su voz durante la Copa Confederaciones 2013 empleando para ello su Índice de Sentimiento Social mediante el análisis de miles de tweets publicados durante los juegos, con el objetivo de ofrecer asesoramiento y consejos en tiempo real a la dirección técnica de la selección de fútbol de Brasil.

La tecnología analítica y Big Data, diseñada por investigadores del Laboratorio de Investigación de IBM Brasil, “escuchaba” a los fans en Twitter, analizando todos los tweets escritos en portugués (dentro y fuera de Brasil) relacionados con partidos jugados por la selección nacional de fútbol de Brasil.

Los conocimientos extraídos luego fueron utilizados para identificar temas de tendencias, tales como el desempeño de los jugadores, del equipo y de los árbitros antes, durante y después de cada partido.

Una vez concluido el análisis, estaba a disposición exclusiva de la dirección técnica del equipo brasileño, a través de una aplicación móvil personalizada y desarrollada por IBM, llamada Ei!, que proporcionaba al director técnico una visión actualizada constantemente de los cambios en el sentimiento social y conocimiento permanente.

“Decidimos unir Twitter y el fútbol, dos pasiones distintivas en la vida de los brasileños, para convertir a 194 millones de brasileños en asistentes del director técnico, ilustrando claramente cómo Big Data puede ser sumamente potente para ayudar a los líderes a tomar las mejores decisiones. Con nuestro Índice de Sentimiento Social, pudimos no sólo analizar un gran volumen de información en forma eficaz y precisa, sino también aprovechar verdaderamente el valor de estos datos para permitir a los seguidores del fútbol tener una voz y un impacto en cómo le iría a Brasil en la Copa Confederaciones,” comentó Claudio Pinhanez, Gerente del Laboratorio de Investigación de Sistemas de Servicios de IBM Brasil.

Durante los partidos, los resultados del análisis de IBM también fueron difundidos por Band, el socio de IBM en esta iniciativa.

CÓMO FUNCIONABA
El equipo del Laboratorio de IBM Research creó una serie de algoritmos para identificar, filtrar y analizar todas las publicaciones en Twitter en idioma portugués sobre el equipo –antes, durante y después de los partidos—generando conocimientos en tiempo real que podían guiar las decisiones tomadas por la dirección técnica del equipo mientras los jugadores estaban en la cancha.

Permitía además identificar opiniones a través de palabras clave seleccionadas en forma independiente y etiquetas (hashtags) relacionadas con temas que incluía la conformación del equipo, cambios en el equipo que debían hacerse durante el entretiempo, tácticas que deberían explorarse y la opinión de los brasileños después del partido acerca del desempeño del equipo, los jugadores individuales y el director técnico.

ÍNDICE DE SENTIMIENTO SOCIAL
El Índice de Sentimiento Social de IBM utiliza avanzadas tecnologías analíticas y de procesamiento de lenguaje natural para analizar grandes volúmenes de datos en medios sociales, a fin de evaluar las opiniones del público.

El Índice puede identificar y medir sentimientos positivos, negativos y neutros que se comparten en foros públicos como Twitter, blogs, carteleras de mensajes y otros medios sociales, y permite estar al tanto rápidamente de las conversaciones de los consumidores sobre diversas cuestiones, productos y servicios.

Los análisis del sentimiento social, que representan una nueva forma de investigación de mercado, ofrecen a las organizaciones nuevos conocimientos que pueden ayudarlos a entender y responder mejor a las tendencias de consumo.

Las capacidades de detección del sentimiento social que posee IBM se entregan a través de una plataforma big data líder de industria que es capaz de acceder, almacenar y analizar todos los datos sin importar a qué velocidad se transmite la información, de qué clase es o dónde reside.

 
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