Como media, la predicción se adelanta una hora y media desde que un tema se empieza a difundir en Twitter hasta que se convierte en TT, y puede llegar a anticiparse hasta cuatro o cinco horas. El algoritmo podría utilizarse para usos comerciales en la red social, que podría colocar anuncios patrocinados en aquellos temas que se van a convertir en los más difundidos.
También puede tener utilidades en otros ámbitos que incluyan análisis estadístico de cantidades que varíen a lo largo del tiempo: por ejemplo, para predecir cuántas entradas se venderán de una película o cómo oscilará el precio de las acciones de una empresa.
Igual que la mayoría de los algoritmos matemáticos, el adivino de TTs necesita "entrenamiento" y aprende (o refina sus resultados) con el tiempo. A partir del análisis de todos los tópicos que se han convertido o no en tendencia, es capaz de vaticinar cuáles lo harán en el futuro. Lo que lo distingue es que no es paramétrico, lo que significa que no hace suposiciones sobre el comportamiento de los patrones.
Lo que hace el algoritmo es comparar la evolución temporal del número de tuits sobre un asunto nuevo con el comportamiento de otros tuits anteriores. Las muestras que han tenido un comportamiento estadístico más parecido al nuevo tópico tienen más influencia para predecir si éste se convertirá en trending o no, de forma que todas las muestras cuentan, pero unas más que otras. Y cuanto más entrene el algoritmo, más precisos serán sus resultados.
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