El ingeniero catamarqueño Mauricio Fadel Argerich creó una página web que permite procesar el texto de los últimos 1.000 tweets de una cuenta de la red Twitter y así crear una nube de palabras (“word cloud”), en donde las de uso más frecuente tienen un tamaño mayor. Así, es posible visualizar cuáles son los términos o temas que tienen más preeminencia en la cuenta de Twitter de una persona o de un portal de noticias.
La página se denomina “Tweets in a Pic” (tweetsinapic.com) y es simple de usar. Su creador lo explica del siguiente modo: “Luego de contar el número de veces que aparece cada palabra en los tweets, seleccionamos las más frecuentes para mostrarlas en la nube de palabras. Utilizamos ‘machine learning’ para colocar la nube en la imagen de perfil de la cuenta de Twitter, automáticamente posicionando las palabras en la mejor manera posible sobre la imagen. De esta manera, obtenemos una imagen que no solo es informativa, sino también atractiva. Y también podés personalizar el resultado eligiendo diferentes combinaciones de colores y posiciones de texto”.
En la portada de su página, Fadel Argerich explica que desarrolló Tweets in a Pic en el “tiempo libre” que le deja el trabajo y el estudio en Heidelberg, Alemania, donde reside hoy, y que decidió compartirlo porque cree que puede ser una herramienta interesante para un abordaje de las redes sociales, en este caso puntualmente Twitter.
“Con ella podés crear imágenes de perfil que resuman los temas que más te interesan y compartirlas con tus seguidores. O también podés analizar en cuestión de segundos de qué están hablando políticos y famosos”, comenta.
Como ejemplos, en la imagen obtenida del presidente Alberto Fernández hay un predominio de la palabra “presidente” y luego “país”, mientras que en la del gobernador Raúl Jalil los términos más usados en sus tweets son: “Catamarca”, “trabajo”, “obra”, “junto” y “equipo”.
Mauricio Fadel Argerich tiene 30 años y está actualmente radicado en Alemania. Egresó como ingeniero en sistemas de información en la Universidad Tecnológica Nacional, en Córdoba, en 2014, pero un año antes de egresar desarrolló, bajo la supervisión de la Universidad de Auckland (Nueva Zelanda), un algoritmo capaz de determinar anclas en tweets para la generación automática de enlaces.
Trabajó en diseño de software en la Fábrica de Aviones SA de Córdoba en 2014 y tres años más tarde se mudó a Roma, Italia, donde estudió y obtuvo un título en ciencias de datos en la Universidad Sapienza. Paralelamente se desempeñó como pasante de datos en Crisma Italia. Entre 2018 y mayo de 2021, trabajó como investigador científico asociado en NEC Laboratories Europe GmbH en la ciudad de Heidelberg, Alemania. Y desde junio pasado está como científico aplicado en Nube de borde alemán, Frankfurt.