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Una herramienta social para navegar el océano de las aplicaciones móviles

El sector de las aplicaciones móviles o apps cuenta con enorme potencial y elevadas tasas de crecimiento, y su uso viene ligado en gran medida al de las redes sociales. Pero en esta época de explosión informativa y de recursos es cada vez un mayor reto para el usuario filtrar el conocimiento disponible. El innovador proyecto SOCAM pretende desarrollar un sistema operativo (SO) abierto para dispositivos móviles. Este SO incluye un módulo para el análisis de redes sociales orientado a alimentar motores de recomendación de apps. Esta herramienta permitirá a los usuarios identificar aquellas que más se ajusten a sus gustos o necesidades.

El módulo Social Network Analysis (SNA, por sus siglas en inglés) de SOCAM trata de resolver la dificultad que para el usuario supone navegar, encontrar y clasificar los contenidos de los mercados de apps móviles, ayudándole a filtrar la inmensa variedad de opciones existente, para encontrar aquellas que realmente le interesan. El sistema aprende qué es lo que el usuario necesita, cuándo y cómo presentárselo.

El sistema SOCAM permitirá también a los desarrolladores de apps obtener feedback de uso específico, lo que les posibilitará mejorar su producto y la experiencia del usuario final. Además contribuirá a que las mejores apps se propaguen rápidamente entre los usuarios del SO. Esto puede ser un interesante atractivo para los desarrolladores de apps, que hoy en día tienen que invertir importantes recursos en marketing o confiar en la suerte, para conseguir que sus aplicaciones tengan visibilidad y obtengan un éxito proporcional a su calidad.

El proyecto de investigación SOCAM, en curso desde octubre de 2011, está liderado por las empresas privadas Zed Worldwide S.A. y Factory Holding Company 25 S.L. (FHC25). El módulo de SNA se lleva a cabo en cooperación con el Instituto madrileño de investigación, IMDEA Networks, al que prestan apoyo la Universidad Rey Juan Carlos y la Universidad Carlos III de Madrid.

El análisis de las redes sociales desde el punto de vista de la ciencia de redes proporciona una información rica, abundante, contextualizada, geográficamente localizada y de casi inmediata actualidad, lo que permite ir mucho más allá de los tradicionales estudios de marketing. Puede ser muy útil para comprender y predecir el comportamiento de los usuarios, y desarrollar y recomendar aplicaciones a su medida. Dado el gran tamaño de las redes que se desean analizar en este proyecto, va a ser necesario avanzar el estado del arte en el área de las tecnologías y herramientas Big Data (que es el área que estudia el procesamiento de cantidades ingentes de datos) para el análisis de redes.

Las redes sociales son hoy por hoy protagonistas como objeto de investigación y estudio por parte de distintas disciplinas. El concepto de análisis de redes sociales o SNA en el que se basa este estudio, se centra en el análisis de cada miembro o grupo parte de una red como un nodo generador de conocimiento compartido y de relaciones humanas. La compleja estructura de las redes se estudia con conceptos como la centralidad, el grado de relación o la distancia en la red de aquellos actores (personas o grupos) que las componen. Esto permite identificar a los líderes, que son aquellos nodos con mayor número de contactos y de actividad y, por consiguiente, de influencia. La información que este análisis genera permite una visión sin precedentes de los mecanismos de toma de decisiones y comportamiento en relación a los hábitos de consumo, muy valiosa a la hora de orientar la exploración de mercados, el marketing o a la actividad comercial para la venta de productos, tales como las aplicaciones móviles, a personas y grupos de manera dirigida y eficaz. En otras palabras, se trata de que el conocimiento del producto le llegue a personas potencialmente interesadas en su uso, y sólo a ellas. Más aún, se pretende que llegue a aquellos nodos dentro de la red con poder de influencia y sugerencia, con lo que éstos se convierten en camino de distribución de este conocimiento a su círculo de confianza, por ejemplo, por medio de un comentario o una recomendación explícita. 

Fuente(s): 
mi+d; Institute IMDEA Networks
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