Blogosfera: attention, buzz, influence, recommendation, trust, ranking, etcetera
Scritto da Enrico Bertini | 18 Dicembre 2007
Qualche settimana fa il Google Reader è stato dotato di una funzionalità automatica di scoperta/raccomandazione di blogs/siti web basata sugli RSS feeds sottoscritti da un determinato utente, nonché sui dati appartenenti alla sua Web History (Cronologia Web). Tale funzionalità è stata in pratica inserita per consentire agli utenti del Google Reader di individuare su Internet nuove fonti di informazione i cui contenuti possono avere una stretta correlazione con gli interessi degli utenti stessi, e tali fonti vengono selezionale sulla base della popolarità di cui esse godono tra gli altri utenti del servizio medesimo. Ed attraverso questa nuova funzionalità il Google Reader diventa a tutti a gli effetti un recommendation engine.
Sebbene ancora non supporti l’APML, il Google Reader in sostanza estrapola i dati riguardanti l’attenzione dei suoi utenti, utilizzandoli per fornire loro delle raccomandazioni di lettura di fonti informative (blogs e/o siti web) classificate sulla base di algoritmi di ranking. In “The Blogger’s Guide to Search Engine Optimization“, SEO Book parla del modo in cui Google è in grado di raccogliere dati sui vari blogs esistenti sul Web, possedendo servizi e strumenti come un motore di ricerca, Gmail, iGoogle, Google Reader, FeedBurner, Google Analytics, Google Adsense, Google Toolbar, YouTube, ecc., e di come da tali servizi e strumenti Google sia in grado di estrapolare non soltanto l’attenzione degli utenti, ma anche il Trust (la fiducia) che questi attribuiscono ad un determinato weblog.
Google è in grado di fare questo meglio di chiunque altro, sottolinea inoltre SEO Book, ponendo l’accento sul fatto che la “SEO for blogs is less about buying links or tricking inadequate search technology. SEO for blogs is more focused on giving people something to talk about and creating something worthy of attention“. E nell’articolo viene anche rimarcata la natura sociale dei blogs, nonché gli effetti a cascata che i loro posts sono in grado di produrre nell’attenzione, nel buzz, nella sfera di influenza, nella raccomandazione e nella fiducia dell’intera blogosfera.
Ma in un trend che va nella direzione delle raccomandazioni automatiche proposte via recommendation engines, come vengono determinate le classifiche dei blogs dagli algoritmi e dai sistemi di ranking della blogosfera oltre che attraverso links (citazioni), sottoscrittori, visitatori, e dati di questo tipo? Come viene determinata la loro autorità od influenza in relazione ad una potenziale intrinseca utilità che essi possono avere per gli utenti a cui vengono raccomandati? Come, in sostanza, è possibile cogliere tutto il buzz rilevante che la blogosfera produce, rimanere costantemente informati/aggiornati su ciò che interessa, e nello stesso tempo non disperdere la propria attenzione?
A queste domande ha cercato di rispondere un team di ricercatori della Carnegie Mellon University attraverso un studio intitolato “Cost-effective Outbreak Detection in Networks“, uno studio che, proponendo un nuovo algoritmo di blog ranking, paragona la blogosfera (un network di blogs) ad una rete idrica (water distribuiton network), ed assimila la veloce individuazione degli articoli importanti della blogosfera alla veloce individuazione di eventuali agenti contaminanti (viruses) diffusi nella rete idrica presa a modello, laddove, in entrambi casi, si rende necessaria l’installazione di sensori all’interno di un network.
Ebbene, i punti della rete idrica dove installare tali sensori equivalgono ai blogs della blogosfera verso i quali indirizzare la propria attenzione per essere costantemente informati ed aggiornati, e per non perdere la parte saliente del buzz.
“Given a water distribution network, where should we place sensors to quickly detect contaminants? Or, which blogs should we read to avoid missing important stories? These seemingly different problems share common structure: Outbreak detection can be modeled as selecting nodes (sensor locations, blogs) in a network, in order to detect the spreading of a virus or information as quickly as possible“.
Lo studio, che ha preso in considerazione 45.000 blogs, ha posto interessanti domande del tipo “If I can read 100 blogs, which should I read to be most up to date?“, oppure “If we can read the total of 5000 posts, which blogs should one read?“, e sulla base di tali domande ha prodotto delle liste di blogs-chiave (ad. es. la Top 100 blogs for unit cost case and population affected objective function) le quali, sulla base di predefiniti obbiettivi di buzz tracking, andrebbero costantemente monitorate.
Categorie: Blogosfera, Blogs, RSS, SEO
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