Facebook desarrolla algoritmo para estimar cuando vas a terminar con tu pareja

Al parecer Facebook se está tomando muy en serio el tema de fortalecer su negocio para así sobrevivir por muchos años más, ya te comentábamos el día de ayer que se encontraba probando un software para seguir el movimiento del ratón. Y ahora, según han comentado uno de sus ingenieros, la empresa quiere estimar el tiempo de duración de una relación sentimental.

Para lograrlo el ingeniero de Facebook Lars Backstrom y Jon Kleinberg, un experto en informática de la Universidad de Cornell han desarrollado un algoritmo que promete predecir con mucha precisión el momento en que terminarás con tu pareja.

¿Cómo lo han logrado? Gracias a la creación de una métrica denominada "dispersión de amigos", la cual se logra obtener al analizar las conexiones que existen entre dos personas que tienen diferentes grupos de amigos y conocidos en Facebook.

De tal forma que para determinar la conexión y probables enlaces románticos, los investigadores estimaron el número de amigos mutuos que tenía una pareja, y el número de amigos que entre sí no estuvieran conectados y si el puntaje era bajo significa que podría haber poca posibilidad de terminar la relación. En cambio, la pareja se determina que se conoció por casualidad y los amigos de ambos no se conocen el puntaje sube.

Al utilizar esta métrica los investigadores acertaron en 60% de los casos analizados. Además, encontraron que una dispersión alta de amigos está relacionada generalmente con una relación a largo plazo.

En cambio, sí el algoritmo fallaba en adivinar si dos personas estaban juntas (Por su dispersión de amigos) había un 50% más de probabilidad de que la pareja terminará en los próximos dos meses.

Aunque también analizaron datos como cada cuanto tiempo un usuario veía el perfil del otro, atendían a eventos juntos o se enviaba mensajes, el mejor resultado se obtiene al estimar el número de amigos cercanos de cada uno.

Al final toda esta información, podría servir para vender publicidad aún más acertada.

Fuente | The Verge